深度学习模型推理加速第6页

粉笔战略布局加速技术商业化进程

继推出AI老师后，粉笔AI产品矩阵进一步扩充。粉笔宣布，将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”，为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托AI算法实现用户全周期学习管

·2025-03-18 00:02

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。

代码之光_1980·2025-03-18 00:38

ChatGPT推理模型&通用模型大解析！

很多人知道通用模型和推理模型了，那么ChatGPT的哪些模型是通用模型，哪些又是推理模型呢？

即兴小索奇·2025-03-18 00:38

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

群体智能优化算法-GOOSE优化算法（含Matlab源代码）

它借助大雁的飞行速度、加速度、随机跳跃等策略，以实现对搜索空间进行全局探索和局部开发。

HR Zhou·2025-03-17 23:06

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。

百态老人·2025-03-17 22:56

matlab怎么将代码在gpu上运行,使用GPU加速MATLAB代码？

使用GPU加速MATLAB代码？

如果有片海·2025-03-17 22:26

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展，开源大模型正逐步改变着技术生态。

海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

Matlab GPU加速技术

1.GPU加速简介（1）为什么使用GPU加速？CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务，而GPU拥有数千个流处理器，专为并行计算设计。

算法工程师y·2025-03-17 21:50

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。

源泉的小广场·2025-03-17 21:19

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。

朋也透william·2025-03-17 21:48

pytorch 天花板级别的知识点你可以不会用但是不能不知道

以下是PyTorch的高级知识点，详细且全面：1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义：使用半精度（FP16）和单精度（FP32）混合训练，减少内存占用并加速计算。

小赖同学啊·2025-03-17 21:17

Pytorch Dataloader入门

L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论：在训练模型时，我们通常希望：以“mini-batch”方式传递样本，能够加速训练

gy-7·2025-03-17 21:16

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员

Nifc666·2025-03-17 21:43

TK矩阵系统的软件服务

TikTok矩阵系统是一种旨在高效管理多个账户、提升内容曝光、增强互动和加速推广的技术工具。以下是该系统提供的主要功能和技术服务：1.多账户集中管理TikTok矩阵系统允许用户集中管理多个账户。

m0_74891046·2025-03-17 18:54

如何使用 Python 实现生成对抗网络

如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。

NoABug·2025-03-17 17:15

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。

「已注销」·2025-03-17 16:13

Cesium：开源的三维地球可视化引擎

特点：a.高性能：Cesium利用GPU加速和流式处理技术，能够处理大规模的地理数据，并实时渲染出逼真的三维地球场景。b.开放性：Cesium是一个开源项目

ZD1·2025-03-17 16:13

Cesium在三维模型中的应用

Cesium在三维模型中的应用Cesium简介Cesium介绍Cesium是一个跨平台,跨浏览器的展示三维地球和地图的javascript库Cesium使用WebGL来进行硬件加速图形,使用时不需要任何插件支持

IT邦少·2025-03-17 16:09

数字新基建浪潮下：5G时代项目管理工具选型指南

随着数字化时代的加速推进，数字新基建浪潮正以前所未有的力量重塑着各个行业。在这股浪潮中，5G技术的广泛应用成为了关键驱动力。

·2025-03-17 15:11

s1K 数据集：是一个用于提升语言模型推理能力的高质量数据集。

2025-02-07，由斯坦福大学、华盛顿大学等研究机构创建了s1K数据集，该数据集包含1,000个精心挑选的问题，并配以推理轨迹和答案，为语言模型推理能力的提升提供了重要的数据基础。

·2025-03-17 14:37

Ollama 基本概念

Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。

Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

前端数据模拟利器 Mock.js 深度解析

https://github.com/ccy-233/coder2retire前端数据模拟利器Mock.js深度解析一、Mock.js核心价值1.1为何需要数据模拟前后端并行开发加速接口文档驱动开发异常场景模拟测试演示环境数据构造

2501_91133317·2025-03-17 12:15

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI

AI智能涌现深度研究·2025-03-17 12:10

国产芯片替代方案：解析沁恒USB桥接芯片转四串/双串/单串口

沁恒国产USB桥接芯片：高兼容性方案加速国产化替代随着USB通信接口在工业控制、消费电子、智能设备等领域的广泛应用，国产芯片厂商沁恒微电子（WCH）推出了一系列高性能USB转串口芯片，以高集成度、低成本

禾川兴 13242400688·2025-03-17 11:03

苹果签名的战略价值：解析六大核心优势与商业赋能逻辑

一、突破AppStore审核壁垒，加速产品验证苹果签名最核心的优势在于规避冗长审核流程。根据2023年统计，AppStore平均审核周期为24小时，首次提交通

·2025-03-17 10:27

DeepSeek 在代码生成方面的优势解析

文章将详细解析DeepSeek在代码生成方面的优势，包括模型架构、数据训练、优化策略、编程语言支持、推理效率等核心技术点。1.DeepSeek-Coder的模型架构优化DeepSeek-Code

草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:15

Google Gemini 大模型技术架构剖析

Gemini系列包括Ultra、Pro和Nano三种尺寸，适用于从复杂的推理任务到设备内存受限的应用场景。GeminiUltra是最强大的模型，可在各种高度复杂的任务（包括推理和多

musicml·2025-03-17 08:15

案例驱动的 IT 团队管理：创新与突破之路：第一章重构 IT 团队管理：从传统到创新-1.1.1技术迭代加速与人才断层

点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲案例驱动的IT团队管理：创新与突破之路第一章重构IT团队管理：从传统到创新-1.1.1技术迭代加速与人才断层1.技术迭代加速的现状与影响1.1技术迭代速度的

言析数智·2025-03-17 08:12

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。

kkchenjj·2025-03-17 08:11

Ubuntu安装docker-compose-plugin报错“无法定位软件包”终极解决方案

摘要：本文针对Ubuntu系统中安装docker-compose-plugin时出现的E:无法定位软件包错误，提供两种解决方案——官方源修复与国内镜像源替换法，并附赠镜像加速配置技巧。

川星弦·2025-03-17 07:06

文心一言提前免费，高性能大模型全面入局该咋看？

文心大模型4.5作为首个原生多模态大模型，在多模态理解、文本和逻辑推理能力上的显著提升，使其在多项测试中表现优于GPT4.5，这体现了百度在AI技术研发上的深厚积累。同时，文心大模型X1作为深度思

江瀚视野·2025-03-17 07:06

DeepSeek-R1模型1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别？

码笔记mabiji.com分享：1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型，671B是基础大模型，它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景

facaixxx2024·2025-03-17 06:01

A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记

实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理，广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。

栀子清茶·2025-03-17 06:54

金融时间序列分析（Yahoo Finance API实战）

这里写目录标题金融时间序列分析（YahooFinanceAPI实战）1.引言2.项目背景与意义3.数据集介绍4.GPU加速在数据处理中的应用5.交互式GUI设计与加速处理6.系统整体架构7.数学公式与指标计算

闲人编程·2025-03-17 06:24

MindSpore：华为全场景AI框架的技术全景与生态实践

作为华为昇腾AI生态的基石，MindSpore支持端、边、云全场景覆盖，并深度融合昇腾处理器的算力特性，提供从模型开发、训练到推理部署的端到端能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

当通用智能遇到深度推理：如何正确驾驭DeepSeek-V3与R1？

2025年，中国AI公司DeepSeek凭借两款大模型——通用型V3与推理型R1，在技术圈掀起巨浪。这两款模型看似师出同门，却在能力边界与应用场景上存在显著差异。

涛涛讲AI·2025-03-17 04:42

PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界

本文将带领您从张量操作基础开始，逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题，最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.

lmtealily·2025-03-17 04:36

本地部署大模型QPS推理测试

目录1、测试环境1.1、显卡1.2、模型1.3、部署环境1.3.1、docker1.3.2、执行命令2、测试问题2.1、20字左右问题2.2、50字左右问题2.3、100字左右问题3、测试代码3.1、通用测试代码3.2、通用测试代码（仅供参考）4、测试结果4.1、通用测试结果4.2、RAG测试结果1、测试环境1.1、显卡1.2、模型Qwen2.5-32B-Instruct1.3、部署环境xinfe

内卷焦虑人士·2025-03-17 03:30

如何测试模型的推理速度

前言模型的推理速度测试有两种方式：一种是使用python的时间戳time函数来记录，另一种是使用Pytorch里的Event。同时，在进行GPU测试时，为减少冷启动的状态影响，可以先进行预热。

想要躺平的一枚·2025-03-17 02:59

【大模型实战篇】对比包括QwQ-32B在内的不同推理模型的吞吐量表现

因为项目对推理模型的性能有比较高的要求，因此对目前一些主流的推理模型做了对比，包括QwQ-32B、QwQ-32B-GPTQ-INT4、QwQ-32B-GPTQ-INT8、Light-R1-14B-DS进行了吞吐量的对比实验

源泉的小广场·2025-03-17 01:49

【模块化编程】数据标签转独热编码

个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.标签转独热编码函数

十二月的猫·2025-03-16 23:04

DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析

DeepSeek作为国产开源大模型的代表，凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性，正在为技术教育带来突破性解决方案。

量子纠缠BUG·2025-03-16 23:03

小语言模型（SLM）技术解析：如何在有限资源下实现高效AI推理

引言：为什么小语言模型（SLM）是2025年的技术焦点？2025年，人工智能领域正经历一场“由大变小”的革命。尽管大语言模型（LLM）如GPT-4、GeminiUltra等在复杂任务中表现惊艳，但其高昂的算力成本、庞大的参数量（通常超过千亿）和依赖云端的特性，使得实际落地面临诸多瓶颈。**小语言模型（SmallLanguageModel,SLM）**应运而生，凭借其高效性、经济性和本地化部署能力，

硅基打工人·2025-03-16 22:52

推理引擎3倍提速+50%省卡，国产芯片告别英伟达绑架

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->丰富的AI工具库->每日更新->尽在微信公众号->搜一搜：蚝油菜花“还在为天价H100排队？清华让国产芯片跑出3倍英伟达性能！”大家好，我是蚝油菜花。当科技巨头用天价H100显卡筑起算力高墙时，中国团队用

蚝油菜花·2025-03-16 21:15

Stable Diffusion 模型具体如何设置参数？

num_inference_steps：控制模型推理的步数。步数越多，生成的图像质量通常越高，但生成时间也会相应增加。

壁纸样机神器·2025-03-16 19:01

RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践

小爷毛毛（卓寿杰）·2025-03-16 18:56

知识图谱与知识表示：人工智能的基石

知识图谱与知识表示：人工智能的基石一、知识图谱：连接数据的桥梁1.1知识图谱的构成1.2知识图谱的应用二、知识表示：AI的推理基础2.1知识表示的定义2.2知识表示的形式三、从符号表示到向量表示3.1符号表示与向量表示

醉心编码·2025-03-16 16:47

大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘

喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek：动态稀疏激活的混合专家系统

accurater·2025-03-16 16:40

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念

zhangjiaofa·2025-03-16 15:08

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