PyTorch量化感知训练技术：模型压缩与高精度边缘部署实践
本文深入探讨神经网络模型量化技术，重点讲解训练后量化（PTQ）与量化感知训练（QAT）两种主流方法。PTQ通过校准数据集确定量化参数，快速实现模型压缩，但精度损失较大；QAT在训练中引入伪量化操作，使模型适应低精度环境，显著提升量化后性能。文章结合PyTorch实现细节，介绍Eager模式、FX图模式及PyTorch 2导出量化等工具，并分享大语言模型Int4/Int8混合精度实践。最后总结量化最佳策略，包括逐通道量化、混合精度设置及目标硬件适配，助力高效部署深度学习模型。
DeepSeek 部署方式与技术实践
DeepSeek的部署灵活性使其在多个领域大放异彩，但需根据场景权衡性能、成本与安全性。随着工具生态的完善与行业方案的沉淀，2025年将成为AI大模型落地关键年。开发者应持续关注MoE、COT等技术创新，结合自身需求选择最优部署策略。
PyTorchVideo实战：从零开始构建高效视频分类模型
本文详细介绍了基于PyTorchVideo和PyTorch Lightning构建视频分类模型的全流程。通过Kinetics数据集，利用3D ResNet-50实现高效动作识别。教程涵盖数据加载与增强、模型构建及训练流程，结合两大框架优势，简化开发复杂度并提升性能，为视频理解任务提供完整解决方案。
飞桨x昇腾生态适配方案：00_整体方案介绍
本文详细介绍PaddlePaddle与NPU的适配工作，涵盖训练与推理支持、性能优化及离线推理方案。PaddleCustomDevice作为适配层，支持主流模型（详见飞桨-昇腾模型列表），多数性能媲美V100，部分调优模型接近0.8*A800。硬件适配主要针对A2芯片，A1兼容但310系列建议离线推理。提供常用模型仓链接及整体方案导览，包括环境准备、算子适配、性能调优和Paddle转ONNX/OM等内容。
Perforated Backpropagation：神经网络优化的创新技术及PyTorch使用指南
深度学习近年来在多个领域取得了显著进展，但其核心组件——人工神经元和反向传播算法自提出以来鲜有根本性突破。穿孔反向传播（Perforated Backpropagation）技术通过引入“树突”机制，模仿生物神经元的计算能力，实现了对传统神经元的增强。该技术利用基于协方差的损失函数训练树突节点，使其能够识别神经元分类中的异常模式，从而提升整体网络性能。实验表明，该方法不仅可提高模型精度（如BERT模型准确率提升3%-17%），还能实现高效模型压缩（参数减少44%而无性能损失）。这一革新为深度学习的基础构建模块带来了新的可能性，尤其适用于边缘设备和大规模模型优化场景。