🚀 预训练技巧
预训练是大模型基石，涵盖混合精度、分布式训练等核心技术。混合精度提升效率与显存利用率；数据/模型/流水线并行支持超大模型训练；DeepSpeed的ZeRO优化显存，FlashAttention加速注意力计算，助力高效大规模训练。（239字）
预训练技巧
预训练是大模型能力的核心，涵盖混合精度、分布式训练等关键技术。混合精度通过FP16/BF16加速计算并节省显存；分布式训练采用数据、模型、流水线并行提升效率，结合All-Reduce等通信策略实现高效同步；DeepSpeed的ZeRO技术分区优化器状态、梯度与参数，显著降低显存占用；FlashAttention优化注意力机制，提升速度与内存效率；学习率策略如warmup与余弦退火助力稳定收敛。
🚀 预训练技巧
预训练是大模型的核心，涵盖混合精度、分布式训练等关键技术。混合精度提升效率与显存利用率；数据、模型、流水线并行协同加速训练；DeepSpeed的ZeRO优化显存，FlashAttention提升注意力计算效率，助力千亿参数模型高效训练。
🚀 预训练技巧
预训练是大模型能力基石，涵盖混合精度、分布式训练等核心技术。混合精度通过FP16/BF16加速计算、节省显存；分布式训练采用数据、模型、流水线并行突破算力与显存瓶颈；DeepSpeed的ZeRO技术降低显存冗余，支持千亿参数训练；FlashAttention优化注意力计算效率。
预训练技巧
预训练是大模型的核心基础，涵盖混合精度、分布式训练、ZeRO优化、FlashAttention等关键技术，通过高效计算与显存优化，实现大规模模型的快速稳定训练。
基于MATLAB的混沌优化算法求极值实现
混沌优化算法（Chaos Optimization Algorithm, COA）通过混沌运动的遍历性和随机性实现全局搜索，结合MATLAB的矩阵运算优势，可高效求解复杂函数极值。
LMCache：基于KV缓存复用的LLM推理优化方案
LMCache推出KV缓存持久化方案，显著优化大模型推理首Token延迟（TTFT）。通过将KV缓存存储至GPU、CPU或磁盘，实现跨请求复用，支持任意位置文本匹配，与vLLM深度集成，多轮对话、RAG场景提速3-10倍，降低硬件压力，提升吞吐。开源支持Linux/NVIDIA，正拓展AMD及更多生态支持。
