GPU训练第11页

模型微调方法Prefix-Tuning

随着大规模预训练语言模型（如GPT系列、BERT等）的广泛应用，如何高效、经济地针对特定任务对这些模型进行微调（Fine-Tuning）成为研究热点。

ballball~~·2025-07-07 18:30

yolov5训练失败总结

yolov5训练失败总结版本原因：在进行训练时，出现如下报错：UserWarning:Detectedcalloflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step().InPyTorch1.1.0andlater

BTU_YC·2025-07-07 16:52

【TVM 教程】如何处理 TVM 报错

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-07-07 15:15

llama-cpp-python使用教程

以下是llama-cpp-python的完整使用教程，涵盖安装、基础用法、高级功能（如GPU加速、多模态等）和常见问题解决。

try2find·2025-07-07 15:11

样本量计算：配对样本定量资料——平均值法

一、案例为明确某种新的训练计划是否能显著提高运动员的100米短跑成绩，欲招募一批志愿者，分别记录运动员在进行新训练计划前后的100米短跑成绩（秒）。

·2025-07-07 13:34

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。

·2025-07-07 13:34

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.

·2025-07-07 12:23

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢

star_and_sun·2025-07-07 12:23

网络安全相关专业总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础，掌握网络技术领域专业知识和基本技能，在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练，具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。

网络安全工程师教学·2025-07-07 12:21

大语言模型应用指南：ReAct 框架

尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)，如BERT、GPT系列等，通过在大规模无标签数据上进行预训练，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，预

AI大模型应用实战·2025-07-07 11:44

PyTorch 的 torch.nn 模块学习

torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。

·2025-07-07 11:10

【网络安全基础】第七章---无线网络安全

仅供参考文章目录一、无线安全二、移动设备安全三、IEEE802.11四、IEEE802.11i五、习题训练一、无线安全严重威胁无线网络安全的关键因素：信道、移动性、资源、可访问性无线网络环境由三部分组成

薄荷椰果抹茶·2025-07-07 10:36

大模型训练与微调（1）——优化器选择总结

大模型训练与微调（1）——优化器选择总结一、AdamW优化器：成熟稳定的主流选择二、Lion优化器：谷歌提出的高效替代方案三、其他优化器的补充应用四、优化器选择趋势与实验对比五、未来发展方向当前最新的大模型在优化器的选择上

John_今天务必休息一天·2025-07-07 10:32

游戏引擎中顶点着色&像素着色

一.GPU渲染管线GPU在接收到游戏端提交的Mesh,Shader数据后,渲染管线开始工作,将数据进行处理投射为2D屏幕中光栅图像.GPU硬件中着色单元有两类,分别为顶点着色器和像素着色器.二.顶点着色器完成

霸王奉先·2025-07-07 09:00

10.2 ChatGPT自动生成训练数据实战：37.2%准确率提升秘籍

ChatGPT自动生成训练数据实战：37.2%准确率提升秘籍使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt在大模型微调场景中，高质量训练数据的获取往往是制约模型效果的核心瓶颈。

少林码僧·2025-07-07 09:30

SFT（监督微调）详解：零基础入门到精通，一篇详细的入门教程！

文章目录具体步骤如下：应用场景优点举例步骤1：预训练模型的选择步骤2：数据收集与标注步骤3：数据预处理步骤4：数据集划分步骤5：加载预训练模型步骤6：数据编码步骤7：创建数据加载器步骤8：定义训练过程步骤

AGI大模型老王·2025-07-07 08:23

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT和T5，拥有卓越的自然语言处理能力，但要使它们在特定任务上表现出色，就需要进行微调，以使其适应特定的数据和任务需求。

·2025-07-07 08:22

Longformer: The Long-Document Transformer（2020-4-10）

模型介绍目前基于Transformer的预训练模型在各项NLP任务纷纷取得更好的效果，这些成功的部分原因在于Self-Attention机制，它运行模型能够快速便捷地从整个文本序列中捕获重要信息。

不负韶华ღ·2025-07-07 08:21

Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树）

✅今日目标回顾整个本周数据分析&建模流程学会训练第二种模型：决策树（DecisionTree）掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告：准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一

蓝婷儿·2025-07-07 08:21

60天python训练计划----day59

在之前的学习中，我们层层递进的介绍了时序模型的发展，从AR到MA到ARMA，再到ARIMA。本质就是把数据处理的操作和模型结合在一起了，实际上昨天提到的季节性差分也可以合并到模型中，让流程变得更加统一。季节性差分用S来表示，所以这个模型叫做SARIMA模型一、SARIMA模型SARIMA(SeasonalAutoRegressiveIntegratedMovingAverage)是标准ARIMA模

·2025-07-07 07:46

一文详解显卡（GPU）驱动（Driver）CUDA、PyTorch 四者之间的关系、依赖性、版本兼容性，以及如何通过命令查询各自版本等方面进行系统性总结

目录一、四者的依赖关系概览简单理解：二、依赖链详细解释1.显卡（GPU）2.NVIDIA显卡驱动3.CUDAToolkit4.PyTorch三、版本兼容查询PyTorch与CUDA的兼容表四、版本查询命令

番知了·2025-07-07 05:35

机器学习18-强化学习RLHF

在训练过程中，人类会对智能体的行为或输

坐吃山猪·2025-07-07 05:01

线性回归 python代码

下面是一个线性回归模型的Python代码示例：importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#训练数据x=np.array([

黄涵奕·2025-07-07 03:21

python实现多元线性回归算法 (附完整源码)

这个实现利用了numpy进行矩阵运算，并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面，代码中还包含了一个使用梯度下降法（GradientDescent）优化参数的实现。多元

源代码大师·2025-07-07 03:20

深度学习篇---简单果实分类网络

下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程，包括数据准备、模型构建、训练和部署，不依赖任何深度学习框架，仅使用NumPy进行数值计算。

·2025-07-07 03:20

RNN案例人名分类器（完整步骤）

自然语言处理）中的一个小案例，本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的，一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对data文件中的数据进行处理，满足训练要求第三步

AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧

好的，我们来详细介绍一下TeacherForcing，这是一种在训练序列生成模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer）时常用的重要技术。

AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

七、性能优化

核心工具：工具用途使用方式DevTools性能面板分析UI渲染时间、GPU耗时、CPU耗时flutterrun--profile→da

瓜子三百克·2025-07-07 01:40

Chat Model API

它利用预训练的语言模型，如GPT（生成预训练转换器），以自然语言对用户输入生成类似人类的响应。

虾条_花吹雪·2025-07-07 00:36

Python 库包 sentence-transformers

它基于Transformer架构（如BERT、RoBERTa、DistilBERT等）的预训练模型，并在大量语义相似性数据上进行了微调，能够捕捉句子之间的深层语义关系。

音程·2025-07-07 00:35

mediapipe流水线分析三

江太翁·2025-07-07 00:02

2025年6月AIGC发展全景：技术轻量化、Agent产业化与伦理新挑战

>**当一块消费级GPU能解高考数学题，当AI智能体接管医院诊断流程，我们正站在人机协作新纪元的门槛上**2025年6月，AIGC领域迎来关键转折点——**模型轻量化**让百亿参数算法飞入寻常设备，**

Loving_enjoy·2025-07-06 22:21

代码随想录算法训练营第十一天

LeetCode.150逆波兰表达式求值题目链接逆波兰表达式求值题解classSolution{publicintevalRPN(String[]tokens){Stackcstack=newStackset=newHashSetdeque=newLinkedListdeque.getLast()){deque.removeLast();}deque.add(val);}intpeek(){ret

天天开心(∩_∩)·2025-07-06 22:50

【图像超分】论文复现：密集残差链接Transformer！DRCT的Pytorch源码复现，跑通超分源码，获得指标、模型复杂度、结果可视化，核心模块拆解与源码对应，注释详细！

【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部

十小大·2025-07-06 22:18

【技术派专享】并行智算云：RTX 5090 免费算力深度评测 + 实战指南▎ 为什么开发者需要关注云端算力？

在微调Llama3、训练扩散模型或跑Kaggle比赛时，本地显卡（比如RTX3090/4090）常面临显存不足、训练慢、散热差等问题。

山顶望月川·2025-07-06 20:01

深度学习实验：GPU加速，突破性能瓶颈

深度学习实验：GPU加速，突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大，传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。

AI天才研究院·2025-07-06 20:57

VB.NET版本小钢琴程序代码2024-8-2-QZQ

ImportsSystem.Runtime.InteropServicesImportsSystem.ThreadingPublicClassForm1'义WindowsAPI函数PrivateSharedFunctionmidiOutGetNumDevs

EYYLTV·2025-07-06 20:55

大模型在蛛网膜下腔出血预测与诊疗方案制定中的应用研究

大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于蛛网膜下腔出血预测的可行性分析四、大模型预测蛛网膜下腔出血的具体方案4.1术前风险预测4.1.1数据收集与预处理4.1.2模型构建与训练

·2025-07-06 20:25

【TensorRT】TensorRT及加速原理

一、TensorRT架构概览TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化器，专为GPU加速设计。

浩瀚之水_csdn·2025-07-06 19:24

2020-10-30

极片缺陷检测模型验证报告：1：数据准备训练集：326张验证集：81张2：模型准备模型：yolov33：训练参数设置epochs:4603batch_size:8device:RTX2080Ticfg:yolov3

Victor Zhong·2025-07-06 19:53

介绍Flutter

一、Flutter的核心优势：不止于跨平台高性能原生渲染自研引擎Skia：直接调用GPU绘制UI，绕过原生控件依赖，消除JavaScript桥接性能损耗，实现60fps流畅动画。

·2025-07-06 18:38

【Torch】nn.Embedding算法详解

1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层（lookup‐table），用于将离散的整数索引（如词ID、实体ID、离散特征类别等）映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。

油泼辣子多加·2025-07-06 17:01

生物启发AI新突破：神经形态芯片+脉冲神经网络落地指南

神经形态芯片+脉冲神经网络落地指南》副标题：基于2025年英特尔Loihi3芯片的工业级部署实战（附能耗对比&代码库）封面建议：脉冲神经网络动态脉冲传导图覆盖在神经形态芯片显微结构上，标注「能效比：传统GPU

HeartException·2025-07-06 17:30

SkinnedMeshRenderer相关知识

而当使用MeshRenderer时，可以靠GPU来进行蒙皮（即更改顶点位置）。

微风拂晚霞·2025-07-06 17:29

GPT-SoVITS项目重大更新全解析：从语音合成到多语言支持的技术演进

该系统不断迭代更新，在语音质量、训练效率和多语言支持等方面持

胡晗研·2025-07-06 17:58

校招秋招，最佳的准备时间、时间线和关键节点

小猫测试网，秋招春招，网申在线测评（训练题库）3~6月储备与定位期应届毕业生如果想在秋招进入心

Luntu·2025-07-06 13:03

JuPyter(IPython) Notebooks中使用pip安装Python的模块

问题描述：没有带GPU的电脑，搞深度学习不是耍流氓嘛，我网上看到有个云平台，免费使用了一下，小姐姐很热情。使用过程如下：他们给的接口是Jupyter编辑平台，我就在上面跑了一个小例子。

weixin_34218890·2025-07-06 10:31

超详细yolov8/11-segment实例分割全流程概述：配置环境、数据标注、训练、验证/预测、onnx部署(c++/python)详解

因为yolo的检测/分割/姿态/旋转/分类模型的环境配置、训练、推理预测等命令非常类似，这里不再详细叙述，主要参考**【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】**，下面有相关链接，这里主要针对数据标注

·2025-07-06 09:24

CHAIN（GAN的一种）训练自己的数据集

简介简介：作者针对数据有限场景下GANs训练中的判别器过拟合问题，提出了CHAIN（Lipschitz连续性约束归一化）方法。

这张生成的图像能检测吗·2025-07-06 09:21

真题训练1-算法思维训练

真题训练1-算法思维训练文章目录真题训练1-算法思维训练前言项目环境例题1：斐波那契数列例题2：判断一个数组中是否存在某个数参考前言第十四章《通用解题的方法论》我们讨论了解题的方法论，宏观上可以分为以下

不懂的浪漫·2025-07-06 07:11

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