TensorFlow与PyTorch框架的深入对比：特性、优势与应用场景
【5月更文挑战第4天】本文对比了深度学习主流框架TensorFlow和PyTorch的特性、优势及应用场景。TensorFlow以其静态计算图、高性能及TensorBoard可视化工具适合大规模数据处理和复杂模型，但学习曲线较陡峭。PyTorch则以动态计算图、易用性和灵活性见长，便于研究和原型开发，但在性能和部署上有局限。选择框架应根据具体需求和场景。
深入解析torch.compile：提升PyTorch模型性能、高效解决常见问题
PyTorch 2.0推出的`torch.compile`功能为深度学习模型带来了显著的性能优化能力。本文从实用角度出发，详细介绍了`torch.compile`的核心技巧与应用场景，涵盖模型复杂度评估、可编译组件分析、系统化调试策略及性能优化高级技巧等内容。通过解决图断裂、重编译频繁等问题，并结合分布式训练和NCCL通信优化，开发者可以有效提升日常开发效率与模型性能。文章为PyTorch用户提供了全面的指导，助力充分挖掘`torch.compile`的潜力。
131_推理加速：ONNX与TensorRT深度技术解析与LLM模型转换优化实践
在大语言模型（LLM）时代，高效的推理加速已成为部署高性能AI应用的关键挑战。随着模型规模的不断扩大（从BERT的数亿参数到GPT-4的数千亿参数），推理过程的计算成本和延迟问题日益突出。ONNX（开放神经网络交换格式）和TensorRT作为业界领先的推理优化框架，为LLM的高效部署提供了强大的技术支持。本文将深入探讨LLM推理加速的核心原理，详细讲解PyTorch模型转换为ONNX和TensorRT的完整流程，并结合2025年最新优化技术，提供可落地的代码实现与性能调优方案。
vLLM 架构学习指南
本指南深入解析vLLM高性能推理引擎架构，涵盖核心创新PagedAttention与连续批处理技术，结合代码结构、学习路径与实践建议，系统指导用户从入门到贡献源码的全过程。