标签:pytorch
第2页
andy阅读(140)评论(0)
在构建和部署深度学习模型时,PyTorch 的类型系统是强大且严格的。开发者经常会遇到各种 RuntimeError,其中最常见且令人困惑的一种就是类型不匹配,尤其是在进行核心算术操作(如卷积 conv2d)时。 本文将深入解析 Runti...

andy阅读(130)评论(0)
简介:差分隐私与Opacus 在模型训练中保护用户数据隐私是AI基础设施面临的关键挑战。差分隐私(Differential Privacy, DP)提供了一种量化的、数学上可证明的隐私保护机制。实现DP-SGD(Differentially...

andy阅读(152)评论(0)
在AI模型部署领域,性能是决定服务质量的关键因素。尽管PyTorch提供了灵活的Eager模式和JIT(TorchScript),但其运行时仍可能存在解释器开销和次优的计算图融合。为了将PyTorch模型的推理速度推向极致,我们需要引入专业...

andy阅读(164)评论(0)
模型剪枝(Pruning)和量化(Quantization)是AI基础设施优化的两大核心手段。它们能显著减少模型的内存占用和计算复杂度,尤其对于边缘设备和高并发推理服务至关重要。虽然早期有像Distiller这样的专用工具包,但在现代PyT...

andy阅读(173)评论(0)
如何配置PyTorch FSDP实现千亿级模型的高效并行训练及内存优化 在训练千亿级(Trillion-Scale)参数的超大规模语言模型(LLMs)时,单卡GPU的内存限制是最大的瓶颈。PyTorch FSDP (Fully Sharde...