深度学习环境搭建笔记(一)：detectron2安装过程
这篇博客文章详细介绍了在Windows环境下，使用CUDA 10.2配置深度学习环境，并安装detectron2库的步骤，包括安装Python、pycocotools、Torch和Torchvision、fvcore，以及对Detectron2和PyTorch代码的修改。
内部干货 | 基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-课程讲义
近日上海，TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型，并结合实际应用场景，探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估，到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术，帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架（如PyTorch、Deepspeed、MindSpore）的结合应用。
安装PyTorch详细步骤
安装PyTorch时，选择CPU或GPU版本。有Nvidia显卡需装CUDA和cuDNN，可从NVIDIA官网下载CUDA 11.8和对应版本cuDNN。无Nvidia显卡则安装CPU版。安装PyTorch通过conda或pip，GPU版指定`cu118`或`rocm5.4.2`镜像源。验证安装成功使用`torch._version_`和`torch.cuda.is_available()`。
扩散模型
本文详细介绍了扩散模型（Diffusion Models, DM），一种在计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展的生成模型。文章分为四部分：基本原理、处理过程、应用和代码实战。首先，阐述了扩散模型的两个核心过程：前向扩散（加噪）和逆向扩散（去噪）。接着，介绍了训练和生成的具体步骤。最后，展示了模型在图像生成、视频生成和自然语言处理等领域的广泛应用，并提供了一个基于Python和PyTorch的代码示例，帮助读者快速入门。