coting

在训练中等规模到大型深度学习模型时，单块GPU可能无法充分利用计算资源或处理足够的数据批次。数据并行是一种简单且高效的并行训练策略，通过在多张GPU上复制模型副本并分批处理...

随着大模型规模不断增长，单卡训练已经无法满足计算和存储需求。分布式训练成为模型训练的必备手段，从底层硬件基础架构到梯度同步与优化器机制，每一环节都直接影响训练效率和收敛效果...

随着深度学习模型规模不断增大，从几亿参数到上百亿甚至千亿参数，单块GPU已经难以承载模型训练的显存和计算需求。为了突破显存限制、提升训练速度，研究者提出了多种并行训练策略。...

训练好的AI模型如果不能快速、稳定、弹性地部署到生产环境，那么再高的准确率也只是“实验室成果”。在实际工程中，我们需要应对多环境兼容、弹性伸缩、版本迭代、资源调度与监控等挑...

随着深度学习模型的参数量从百万级跃升至千亿级，部署和推理的计算、存储、带宽压力急剧增加。尤其在边缘设备和低延迟应用中，庞大的模型不仅占用显存，还拖慢推理速度。...

在大模型训练时代，模型参数规模动辄数百亿甚至上万亿，传统的 FP32 单精度训练 已经无法满足显存和速度的需求。混合精度技术通过在保持模型精度的同时使用更低位数的浮点格式，...

训练好的AI模型如果不能快速、稳定、弹性地部署到生产环境，那么再高的准确率也只是“实验室成果”。容器化（Docker）与云原生正好为AI部署提供了统一打包、跨环境运行与自动...

在人工智能项目的全生命周期中，训练（Training） 和 推理（Inference） 是两个至关重要的阶段。虽然它们都需要算力支持，但在计算资源、内存容量、存储系统和通信...

在人工智能，尤其是深度学习和大模型的浪潮中，算力已成为推动技术进步的核心引擎。GPU（图形处理器）和TPU（张量处理器）是两种主流的AI计算硬件，它们既有相似之处——都擅长...

近几年，人工智能尤其是大模型的爆发式发展，让算力、存储、网络等基础资源的需求呈现指数级增长。传统的IT基础设施虽然支撑了互联网时代的业务运行，但面对AI训练和推理的超高计算...

在智能代理开发领域，随着多智能体系统和工具集成的普及，我们经常会遇到两个概念：模型上下文协议（MCP）和Agent2Agent 协议（A2A）。他们到底有什么区别，又各自有...

在过去几年，人工智能的发展让单个智能体已经能完成越来越复杂的任务，比如写文章、做数据分析、甚至协助编程。但当任务变得更复杂、需要多个智能体分工协作时，我们就会遇到一个问题：...

在大模型快速发展的今天，我们经常会听到一个词：Agent（智能体）。简单来说，Agent 就是一个基于大模型的“智能助手”，它不仅仅能回答问题，还能记住上下文、进行任务规划...

在现代 AI 系统中，语言模型不仅可以生成文本，还可以直接调用外部功能或服务。这种机制被称为 Function Calling。Function Calling 的原理、工...

在大模型快速演进的浪潮中，模型参数量、推理速度、通用能力已经不再是唯一的竞争维度。真正决定大模型商业价值的，是它能否在具体行业场景中稳定、高效、安全地落地运行。...

本文将带你走进大模型评估的“方法论核心”，从指标拆解到技术路径，全面梳理业界常用的评估框架，帮你建立一套可落地、可复用的评估体系。...

过去几年，大语言模型（LLM）像火箭一样发展，从几亿参数到千亿参数，从只能写几句短文到能写论文、写代码、画插图、做科研。它们的能力令人惊叹，但也让一个新问题浮出水面——它到...

随着大模型在企业场景中广泛应用，Serverless 架构因其按需弹性伸缩、免运维管理和成本优化的特点，成为大模型落地的理想选择。...

在大模型应用和推理系统中，性能优化是关键环节。无论是 LangChain、vLLM 还是 RAG 系统，架构设计、推理策略和资源调度都会直接影响延迟、吞吐量和成本。...

在大语言模型（LLM）应用快速发展的背景下，如何高效地在消费级硬件上进行模型的微调与部署，成为了开发者们普遍关注的问题。Unsloth 框架正是在这样的需求下应运而生。...