PyTorch-青云TOP-AI综合资源站平台|青云聚合API大模型调用平台|全网AI资源导航平台

青云TOP-AI综合资源站平台|青云聚合API大模型调用平台|全网AI资源导航平台

行动起来，活在当下

累计撰写 2598 篇文章
累计创建 886 个标签
累计收到 0 条评论

目录CONTENT

以下是 PyTorch 相关的文章

2025-11-28
摩尔线程发布Torch-MUSA v2.7.0：专属算子数量突破1050个摩尔线程近期连续发布了PyTorch深度学习框架的MUSA扩展库Torch-MUSA的v2.5.0和v2.7.0版本，显示出对AI生态建设的持续投入。最新发布的v2.7.0版本集成了muSolver和muFFT计算加速库，并新增了对统一内存设备（UMM）的支持，优化了内存使用效率。目前，该库专属支持的算子总数已超过1050个，极大地增强了基于MUSA架构国产全功能GPU在大模型训练与推理方面的性能与稳定性，为国产AI计算生态提供了坚实的基础支持。
- 2025-11-28
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-20
深度学习训练工具箱：PyTorch 2.0 正式发布！训练速度提升 30%-50% PyTorch 2.0 已经正式发布，带来了重大的架构升级，核心亮点在于引入了全新的 <em>torch.compile()</em> 编译 API。该功能实现了深度学习模型的自动性能优化，显著提升了模型训练和推理速度。根据官方基准测试结果，PyTorch 2.0 在实际工作负载下的训练速度提升了 30% 至 50%，推理性能提升甚至超过 2 倍。此次更新标志着 PyTorch 在易用性和性能方面迈出了关键一步，为开发者提供了更高效的AI开发体验，并强调了其对动态计算图的兼容性。
- 2025-11-20
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-13
每位AI工程师都必读的5本免费书籍为所有希望深入了解人工智能领域的工程师精选了五本极具价值的免费学习资源，涵盖了从基础理论到实践应用的全面知识体系。这些资源包括深度学习的数学基础、使用PyTorch等现代工具进行实战、计算智能体的核心概念，以及至关重要的AI伦理考量。通过这些精选读物，AI工程师可以超越简单的代码复制，真正掌握模型背后的科学原理和应对真实世界挑战的能力，从而提升专业技能和解决问题的深度。
- 2025-11-13
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-19
使用PyTorch从零开始构建Transformer模型：10天迷你课程本10天迷你课程旨在揭示当前大型语言模型（LLM）如ChatGPT背后的Transformer架构原理。课程将带领开发者从零开始，使用PyTorch构建和训练一个小型化的Transformer模型，从而深入理解其工作机制，而非将其视为黑箱。内容涵盖数据准备、BPE分词器训练、位置编码、注意力机制（如GQA）、训练流程及模型使用。课程强调项目实践，适用于具备基础Python和PyTorch经验的开发者，是掌握现代LLM核心技术的绝佳入门指南。
- 2025-10-19
- 1
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-19
使用PyTorch从零开始构建Transformer模型（10天速成课）本10天速成课程将指导您如何使用PyTorch从零开始设计、构建和训练一个较小的Transformer语言模型，以深入理解大型语言模型（LLM）的工作原理。课程聚焦于模型架构，涵盖数据准备、分词器训练、位置编码、注意力机制等核心组件的实现。通过项目实践，参与者将摆脱将AI视为“黑箱”的认知，掌握Transformer模型从头到尾的构建流程。这对于希望深入了解LLM底层机制的开发者极具价值。
- 2025-10-19
- 3
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI工具应用