FastAPI + ONNX 部署机器学习模型最佳实践
本文介绍了如何结合FastAPI和ONNX实现机器学习模型的高效部署。面对模型兼容性、性能瓶颈、服务稳定性和安全性等挑战，FastAPI与ONNX提供了高性能、易于开发维护、跨框架支持和活跃社区的优势。通过将模型转换为ONNX格式、构建FastAPI应用、进行性能优化及考虑安全性，可以简化部署流程，提升推理性能，确保服务的可靠性与安全性。最后，以手写数字识别模型为例，展示了完整的部署过程，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
TorchOptimizer：基于贝叶斯优化的PyTorch Lightning超参数调优框架
TorchOptimizer 是一个基于贝叶斯优化方法的超参数优化框架，专为 PyTorch Lightning 模型设计。它通过高斯过程建模目标函数，实现智能化的超参数组合选择，并利用并行计算加速优化过程。该框架支持自定义约束条件、日志记录和检查点机制，显著提升模型性能，适用于各种规模的深度学习项目。相比传统方法，TorchOptimizer 能更高效地确定最优超参数配置。
PyTorch团队为TorchAO引入1-8比特量化，提升ARM平台性能
PyTorch团队推出创新技术，在其低精度计算库TorchAO中引入低位运算符支持，实现1至8位精度的嵌入层权重量化及8位动态量化激活的线性运算符。该技术通过模块化设计和高效硬件利用，优化了资源受限环境下的深度学习计算，提升了计算效率并降低了资源消耗。新内核与PyTorch生态系统无缝集成，支持即时执行、编译优化及边缘计算，为开发者提供全方位性能优势。测试结果显示，多层次量化策略显著提升了计算效率，保持了模型精度。这一突破为深度学习框架优化开辟了多个研究方向，推动了人工智能在边缘计算等领域的广泛应用。
面向强化学习的状态空间建模：RSSM的介绍和PyTorch实现
循环状态空间模型（Recurrent State Space Models, RSSM）由 Danijar Hafer 等人提出，是现代基于模型的强化学习（MBRL）中的关键组件。RSSM 旨在构建可靠的环境动态预测模型，使智能体能够模拟未来轨迹并进行前瞻性规划。本文介绍了如何用 PyTorch 实现 RSSM，包括环境配置、模型架构（编码器、动态模型、解码器和奖励模型）、训练系统设计（经验回放缓冲区和智能体）及训练器实现。通过具体案例展示了在 CarRacing 环境中的应用，详细说明了数据收集、训练过程和实验结果。