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PyTorch

PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF基本原理和具体示例

2025年5月22日16时 作者 NLP工程化

PyTorch通过设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量中的max_split_size_mb参数来优化CUDA显存分配,从而缓解CUDA Out of Memory错误。

分类 开源 标签 128MiB、 CUDA_CUDA_VISIBLE_DEVICES、 max_split_size_mb、 PyTorch、 环境变量、 碎片化问题 发表评论

2024国家青年科学基金B类获得者履历介绍(部分)

2025年5月9日14时 作者 机器学习算法与自然语言处理

MLNLP社区是国内外知名机器学习与自然语言处理社区,旨在促进学术界、产业界和技术爱好者的交流合作。

分类 学术 标签 MLNLP社区、 PyTorch、 国内国外、 研智港、 自然语言处理、 青年科学基金B类 发表评论

YYDS,哈工大博士的pytorch笔记火了!!

2025年5月7日14时 作者 老刘说NLP

PyTorch作为深度学习框架,因其对初学者的友好性和灵活性而受到广泛欢迎。为了帮助用户快速掌握PyTorch常用函数,作者团队整理了一份200+函数手册,并提供书签版PDF和视频资料供下载。

分类 大模型 标签 AI博主、 Caffe、 Keras、 Mxnet、 PyTorch、 TF 发表评论

Hugging Face开源nanoVLM,750行代码可训练视觉语言模型,简单到令人发指!

2025年5月7日8时 作者 AGI Hunt

Hugging Face 新开源 nanoVLM 纯 PyTorch 实现,仅750行代码训练6小时即达35.3%准确率,支持免费 Google Colab 环境。体积222M参数量,模型高效易用,适合初学者快速入门视觉语言模型。

分类 分享 标签 222M参数量、 750行代码、 Hugging Face、 Luis、 PyTorch、 纳米级视觉语言模型 发表评论

PyTorch性能调优全攻略:打造快速、简洁、可扩展的深度学习代码

2025年4月19日8时 作者 PyTorch研习社

力。目前,PyTorch 就像一头难以驯服的猛兽,许多强大的性能特性隐藏在开发者文档的深处。
网上常

分类 分享 标签 MyModel、 nn.Sequential、 normalize、 PyTorch、 你、 卷积层 发表评论

YYDS,哈工大博士的pytorch笔记终终终于公开了!!

2025年4月18日14时 作者 老刘说NLP

PyTorch作为深度学习框架之一受到广泛欢迎,本文推荐了一份包含超200个常用函数的PDF手册,并提供视频学习资料,覆盖神经网络训练和设计等内容。

分类 大模型 标签 AI博主、 PyTorch、 优化器、 函数手册、 深度学习、 视频学习 发表评论

覆盖40+主流模型及数据集,上海交大团队发布一站式蛋白质工程设计平台VenusFactory,一键部署教程已上线

2025年4月17日16时 作者 HyperAI超神经

题组开发了一个专为蛋白质工程量身打造的一站式开放平台 VenusFactory,HyperAI超神经

分类 学术 标签 Manual模块、 PyTorch、 VenusFactory、 免费时长、 在线运行、 蛋白质工程设计平台 发表评论

揭秘大模型的训练方法:使用PyTorch进行超大规模深度学习模型训练

2025年4月17日8时 作者 PyTorch研习社

OTA(最先进)模型横空出世,打破现有基准。如果你曾好奇,这样的技术爆发背后到底是什么驱动力——其实

分类 分享 标签 PyTorch、 上下文并行性、 专家并行性、 张量并行性、 数据并行性、 流水线并行性 发表评论

GRPO:零依赖版

2025年4月15日8时 作者 NLP工程化

GRPO训练实现极简依赖版本,仅依赖tokenizers和pytorch完成分词与训练。

分类 开源 标签 GRPO-Zero、 Policy-Gradient、 Policy-Gradient团队成员、 PyTorch、 tokenizers、 极简部署环境 发表评论

从零开始构建大模型:GitHub超44K Star的大模型教程

2025年4月15日8时 作者 PyTorch研习社

2025 年以来,AI 大模型持续火热。从 DeepSeek、GPT-4 到 Gemini 2.0,各家模型参数动辄千亿级。《Build a Large Language Model (From Scratch)》通过 PyTorch 实现 LLM 架构,并涵盖 Transformer 细节与大规模预训练。

分类 分享 标签 Alibaba Cloud、 GitHub、 PyTorch、 Sebastian Raschka、 千亿级、 大模型 发表评论
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