PyTorch 与边缘计算：将深度学习模型部署到嵌入式设备
【8月更文第29天】随着物联网技术的发展，越来越多的数据处理任务开始在边缘设备上执行，以减少网络延迟、降低带宽成本并提高隐私保护水平。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它不仅支持高效的模型训练，还提供了多种工具帮助开发者将模型部署到边缘设备。本文将探讨如何将PyTorch模型高效地部署到嵌入式设备上，并通过一个具体的示例来展示整个流程。
加速LLM大模型推理，KV缓存技术详解与PyTorch实现
大型语言模型（LLM）的推理效率是AI领域的重要挑战。本文聚焦KV缓存技术，通过存储复用注意力机制中的Key和Value张量，减少冗余计算，显著提升推理效率。文章从理论到实践，详细解析KV缓存原理、实现与性能优势，并提供PyTorch代码示例。实验表明，该技术在长序列生成中可将推理时间降低近60%，为大模型优化提供了有效方案。
【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。