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torch.nn到底是什么？
torch.nn 到底是什么？ MNIST 数据集 从零开始的神经网络（没有torch.nn ） 使用torch.nn.functional 使用nn.Module 重构 使用nn.Linear 重构 使用optim 重构 使用Dataset 重构 使用DataLoader 重构 添加验证 创建fit() 和get_data() 切换... -
[汇总 II]精选微软等数据结构+算法面试 100题[第 1-80 题]
[汇总 II]精选微软等数据结构+算法面试 100题[第 1-80 题] —最新整理公布 昨日，11.19， 最新整理了，第 61-80题，现在公布上传。 另加上之前公布的第 1-60 题，在此做一次汇总上传，以飨各位。 可以这么说，绝大部分的面试题，都是这 100 道题系列的翻版， 此微软等公司数据结构+算法面试 100 题系列，是极具代表性的经典... -
通过使用 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch
通过使用 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch API 定义 依赖项 简单的 Web 服务器 推断 准备图像 预测 将模型集成到我们的 API 服务器中 后续步骤 通过使用 Flask 的 REST API 在 Python 中部署 PyTorch 原文：https://pytorch.org/t... -
第二章 快速迭代的发展历程
第二章 快速迭代的发展历程 第二章 快速迭代的发展历程 在ChatGPT一词中，Chat是指对话方式，GPT是指背后的技术，其是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。它用于文本问答、文本摘要、语言翻译、文本分类、代码生成和对话对答等工作中。从最初版本的GPT-1到GPT-4（ChatGPT），仅用4年时间ChatGPT就实现了快速的迭代式演... -
概述
概述 什么是 Chat？ 核心能力 了解代码 编辑代码 运行命令 自动化工作流程 开始 我可以用 Chat 做什么？ 模式 自定义模式 上下文 代码编辑 制表符 检查站 规则 型号选择 历史和成本 代码审查 管理长时间的对话 导出聊天 复制聊天 问题... -
Spark-Scilit-X1-13B开源大模型，高效AI开发工具
一、前言：为什么说它解决了 AI 开发的核心痛点？ 二、技术深析：3 大突破点奠定 “高效开发” 基石 1. 架构创新：Spark 引擎原生集成（核心差异点） 2. 性能优化：13B 模型的 “轻量革命” 3. 生态兼容：零成本对接现有开发栈 三、性能实测：碾压同类模型的 5 组关键数据 四、开发实战：3 类场景的 “效率暴击” 演示 场景 1：... -
七、项目：机器人
七、项目：机器人 Meadowfield 任务 持久性数据 模拟 邮车的路线 寻路 练习 测量机器人 机器人的效率 持久性分组 七、项目：机器人 原文：Project: A Robot 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 […] 置疑计算机能不能思考 […] 就相当于置疑潜艇能不能... -
PyTorch 分布式概述
PyTorch 分布式概述 简介 数据并行训练 torch.nn.DataParallel torch.nn.parallel.DistributedDataParallel TorchElastic 通用分布式训练 PyTorch 分布式开发人员 PyTorch 分布式概述 原文：https://pytorch.org/tutor... -
04 ChatGPT的核心技术是什么
04 ChatGPT的核心技术是什么 04 ChatGPT的核心技术是什么 ChatGPT的核心技术是基于人工神经网络的自然语言处理技术。具体来说，它使用了一种名为GPT（Generative Pre trained Transformer）的大型深度学习模型。 GPT模型的前身是Transformer模型（一种用于自然语言处理的深度学习模型），它在... -
PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化（beta）
PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化（beta） 1.模型架构 2.辅助函数 3.定义数据集和数据加载器 ImageNet 数据 4.训练后的静态量化 5.量化感知的训练 来自量化的加速 总结 PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化（beta） 原文：https://pytorch.org/tutorials...
