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从零到一，打造专属AI王国！大模型私有化部署全攻略，手把手教你搭建、优化与安全设置
【10月更文挑战第24天】本文详细介绍从零开始的大模型私有化部署流程，涵盖需求分析、环境搭建、模型准备、模型部署、性能优化和安全设置六个关键步骤，并提供相应的示例代码，确保企业能够高效、安全地将大型AI模型部署在本地或私有云上。
基于PyTorch的大语言模型微调指南：Torchtune完整教程与代码示例
**Torchtune**是由PyTorch团队开发的一个专门用于LLM微调的库。它旨在简化LLM的微调流程,提供了一系列高级API和预置的最佳实践
Serverless GPU：助力 AI 推理加速
近年来，AI 技术发展迅猛，企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值，然而，在部署 AI 模型推理服务时，却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题，以实现 AI 技术的高效落地。
边缘AI计算技术应用-实训解决方案
《边缘AI计算技术应用-实训解决方案》提供完整的实训体系，面向高校和科研机构的AI人才培养需求。方案包括云原生AI平台、百度AIBOX边缘计算硬件，以及8门计算机视觉实训课程与2门大模型课程。AI平台支持大规模分布式训练、超参数搜索、标注及自动化数据管理等功能，显著提升AI训练与推理效率。硬件涵盖多规格AIBOX服务器，支持多种推理算法及灵活部署。课程涵盖从计算机视觉基础到大模型微调的完整路径，通过真实商业项目实操，帮助学员掌握前沿AI技术和产业应用。
【灵码助力Cuda算法分析】分析共享内存的矩阵乘法优化
本文介绍了如何利用通义灵码在Visual Studio 2022中对基于CUDA的共享内存矩阵乘法优化代码进行深入分析。文章从整体程序结构入手，逐步深入到线程调度、矩阵分块、循环展开等关键细节，最后通过带入具体值的方式进一步解析复杂循环逻辑，展示了通义灵码在辅助理解和优化CUDA编程中的强大功能。
GPU加速和CPU有什么不同
【10月更文挑战第20天】GPU加速和CPU有什么不同
GPU加速：解锁高性能计算的未来
【10月更文挑战第20天】GPU加速：解锁高性能计算的未来
GPU加速与代码性能优化：挖掘计算潜力的深度探索
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