DeepSpeed與PyTorch集成實現(xiàn)超大規(guī)模模型訓練 在當前AI技術飛速演進的背景下，千億甚至萬億參數(shù)的大模型已成為推動自然語言理解、多模態(tài)推理等前沿領域突破的核心引擎。然而，這類模型的訓練早已超出單卡甚至單機的能力邊界——顯存墻、通信瓶頸和漫長的迭…

ResNet50訓練吞吐量測試：每秒處理多少張圖片？ 在深度學習工程實踐中，一個看似簡單卻極具分量的問題常常浮現(xiàn)：我們訓練模型時，GPU到底跑滿了沒有？每秒能處理多少張圖片？ 這個數(shù)字不僅關系到實驗迭…

在 2025 年的 AI 工業(yè)界，我們已經達成了一個共識：構建一個 Agent 可能只需要一個周末，但讓它穩(wěn)定地跑在生產環(huán)境里，需要一整套嚴密的評估與監(jiān)控體系。 由于智能體具有隨機性（Stochastic nature）和自主性&am…

產后養(yǎng)護，從不是一段短暫的恢復歷程，而是一場需要耐心、專業(yè)與陪伴的“持久戰(zhàn)”。面對身體的蛻變、情緒的起伏、身份的轉換，每一位媽媽都在經歷著生命贈與的甜蜜與挑戰(zhàn)并存的全新旅程。藍絲帶，精準洞察這份深層且個性化的需求&…

SSH登錄PyTorch容器后如何啟動后臺訓練進程？ 在深度學習項目中，我們經常需要在遠程GPU服務器上運行長時間的模型訓練任務。理想情況是：提交訓練腳本后，關閉本地電腦或斷開網絡連接，任務依然能持續(xù)運行。但現(xiàn)實往往是—…

從零構建同步整流Buck電路：不只是看懂圖，更要搞懂它為何高效你有沒有遇到過這樣的情況？設計一個電源模塊時，明明選了“夠用”的電感和二極管，結果負載一加大，芯片燙得像火爐，效率掉得比自由落體…

面向開發(fā)者的大模型服務平臺架構設計 在大模型研發(fā)日益成為AI創(chuàng)新核心的今天，一個常見的場景是：團隊中的算法工程師剛寫完一段基于PyTorch的訓練代碼，滿懷期待地運行，結果卻卡在了torch.cuda.is_available()返回False——不是因為…

Altium Designer元件庫實戰(zhàn)精要：如何用標準化設計提速PLC開發(fā)？ 在工業(yè)自動化領域，時間就是競爭力。一個PLC項目從需求確認到樣機交付，往往被卡在“畫圖—改封裝—調BOM”這種重復性勞動上。你有沒有遇到過這樣的場景：…