标签：pytorch

2025-12-21andy阅读(142)评论(0)

2025年，许多技术人员仍在疑惑：TensorFlow (TF) 还值得学吗？随着PyTorch在学术研究和新型大模型训练领域的绝对领先，TF似乎正在退居二线。然而，对于专注于AI基础设施和模型部署的资深工程师而言，答案是肯定的——你必须理...

2025-12-21andy阅读(146)评论(0)

许多关注AI部署的技术人员都会好奇，微软在内部和其AI服务（如Azure ML、Windows ML）中更侧重于哪个深度学习框架？事实是，尽管微软是TensorFlow的早期支持者，但近年来它在PyTorch生态中的投入巨大，特别是在开源贡...

2025-12-20andy阅读(150)评论(0)

关于“TensorFlow的受欢迎程度正在下降吗？”的讨论，反映了AI社区在研究端向PyTorch转移的趋势。然而，对于AI基础设施和模型部署的工程师来说，TensorFlow生态（特别是TensorFlow Serving和TFLite）...

2025-12-20andy阅读(151)评论(0)

谷歌是否会放弃TensorFlow（TF）是一个复杂的生态问题，但对于AI基础设施工程师而言，更实际的挑战是：如何在新模型普遍倾向于使用PyTorch训练的情况下，继续高效利用已经搭建好的TensorFlow Serving（TFS）集群和...

2025-12-20andy阅读(162)评论(0)

许多人好奇，像ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）底层究竟使用了PyTorch还是TensorFlow？答案是：虽然两者都极其优秀，但在大型生成式AI（尤其是OpenAI/Meta/Hugging Face生态）领域，PyTorch占...

2025-12-16andy阅读(202)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...

2025-12-14andy阅读(184)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...

2025-11-21andy阅读(174)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...

2025-11-21andy阅读(200)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...

2025-11-17andy阅读(198)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...