绕不开的模型部署？不怕，我们手把手教你学会！
在软件工程中，部署指把开发完毕的软件投入使用的过程，包括环境配置、软件安装等步骤。类似地，对于深度学习模型来说，模型部署指让训练好的模型在特定环境中运行的过程。相比于软件部署，模型部署会面临更多的难题
wandb安装注册及解决训练模型报API错误
wandb是Weight & Bias的缩写，一句话，**它是一个参数可视化平台**。
wandb强大的兼容性，它能够和Jupyter、TensorFlow、Pytorch、Keras、Scikit、fast.ai、LightGBM、XGBoost一起结合使用。
深度学习中的图像风格迁移技术探析
图像风格迁移是近年来深度学习领域备受关注的研究方向之一。本文将从算法原理、实现步骤到应用案例，全面分析和探讨几种主流的图像风格迁移技术，为读者深入理解和应用这一技术提供详实的指南。
【7月更文挑战第2天】
DeepSeek 背后的技术：GRPO，基于群组采样的高效大语言模型强化学习训练方法详解
强化学习（RL）是提升大型语言模型（LLM）推理能力的重要手段，尤其在复杂推理任务中表现突出。DeepSeek团队通过群组相对策略优化（GRPO）方法，在DeepSeek-Math和DeepSeek-R1模型中取得了突破性成果，显著增强了数学推理和问题解决能力。GRPO无需价值网络，采用群组采样和相对优势估计，有效解决了传统RL应用于语言模型时的挑战，提升了训练效率和稳定性。实际应用中，DeepSeek-Math和DeepSeek-R1分别在数学推理和复杂推理任务中展现了卓越性能。未来研究将聚焦于改进优势估计、自适应超参数调整及理论分析，进一步拓展语言模型的能力边界。
【DSW Gallery】COMMON_IO使用指南
COMMON_IO模块提供了TableReader和TableWriter两个接口，使用TableReader可以读取ODPS Table中的数据，使用TableWriter可以将数据写入ODPS Table。
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。