标签：模型

2026-07-19andy阅读(422)评论(0)

在大型语言模型（LLM）的推理过程中，通常分为两个关键阶段：Prefill（预填充/处理Prompt）阶段和Decode（解码/自回归生成）阶段。这两个阶段对硬件资源的需求截然不同，理解它们的瓶颈对于优化推理性能至关重要。 1. 概念定义：...

2026-07-19andy阅读(359)评论(0)

在将 AI 模型部署到车载、手机或工业网关等边缘设备时，由于设备处于物理开放环境，开发者常面临两大安全威胁：模型文件被克隆拷贝以及模型版本被恶意降级（Rollback Attack）。本文将深入讲解如何利用 TEE（可信执行环境）中的 RP...

2026-07-19andy阅读(386)评论(0)

在脱离了熟悉的 CUDA 生态后，针对华为昇腾（Ascend）硬件进行深度学习模型推理性能优化，是许多开发者需要面临的挑战。昇腾平台的核心是 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）工具链...

2026-07-19andy阅读(392)评论(0)

资源推介：Generative AI with Large Language Models 嘿，各位自学AI的小伙伴！我是正在AI领域摸爬滚打的技术博主。今天给大家安利一个重磅资源——由AI界“教父”Andrew Ng的DeepLearni...

2026-07-19andy阅读(322)评论(0)

如何针对大模型特定层进行混合精度量化：基于敏感度分析的自动策略分配 在部署大语言模型（LLM）时，全量化（如统一 INT4）虽然能极大降低显存占用，但往往会导致模型在复杂逻辑推理上出现“降智”。由于模型不同层对精度的敏感度不同，混合精度量化...

2026-07-12andy阅读(351)评论(0)

在现代 AI 项目中，数据和模型的规模正迅速膨胀至 TB 甚至 PB 级别。传统的版本控制系统（如 Git）专为源代码设计，无法有效处理如此庞大的二进制文件。将大型文件直接提交到 Git 仓库会导致仓库膨胀、克隆缓慢，并很快触及存储限制。 ...

2026-07-05andy阅读(361)评论(0)

如何实现 AI 模型权重的端到端加密部署：从服务器下发到 TEE 内部解密的完整链路 在 AI 模型商业化落地中，模型权重是核心资产。如果模型直接以 .onnx 或 .tflite 明文形式存储在终端磁盘，极易被破解者直接“拖库”。本文将介...

2026-04-19andy阅读(363)评论(0)

零基础入门AI黑盒拆解：这本开源神书带你玩转模型可解释性 作为一名AI自学者，你是否曾被深度学习模型的“黑盒”属性所困扰？当模型给出一个预测结果时，我们往往不知道它背后的逻辑是什么。在医疗、金融等严肃领域，这种“不可解释性”是致命的。今天，...

2026-04-18andy阅读(387)评论(0)

揭秘神经网络黑盒：Netron 模型可视化全攻略 作为一名AI自学者，你是否曾被复杂的模型代码搞得头大？看着成百上千行的网络定义，却难以在大脑中勾勒出数据的流向。今天我为大家推荐一款在GitHub上狂揽3万+ Star的神器——Netron...

2026-04-15andy阅读(403)评论(0)

1. 为什么你需要学习模型剪枝？ 随着大模型时代的到来，如何让这些臃肿的‘庞然大物’在手机、嵌入式设备甚至浏览器上流畅运行，成了AI开发者必须面对的挑战。模型剪枝（Model Pruning）作为模型压缩的核心技术之一，通过移除神经网络中不...