PyTorch量化感知训练技术：模型压缩与高精度边缘部署实践
本文深入探讨神经网络模型量化技术，重点讲解训练后量化（PTQ）与量化感知训练（QAT）两种主流方法。PTQ通过校准数据集确定量化参数，快速实现模型压缩，但精度损失较大；QAT在训练中引入伪量化操作，使模型适应低精度环境，显著提升量化后性能。文章结合PyTorch实现细节，介绍Eager模式、FX图模式及PyTorch 2导出量化等工具，并分享大语言模型Int4/Int8混合精度实践。最后总结量化最佳策略，包括逐通道量化、混合精度设置及目标硬件适配，助力高效部署深度学习模型。
Model Inference
模型推理(Model Inference)是指使用已经训练好的机器学习模型来对新数据进行预测或分类的过程。模型推理是机器学习中的一个重要环节,其目的是利用训练好的模型对新数据进行预测或分类,从而得到结果。
【Pytorch】查看GPU是否可用
本文提供了使用PyTorch检查GPU是否可用的方法，包括查看PyTorch版本、编译时使用的CUDA版本以及当前CUDA是否可用于PyTorch。
66_框架选择：PyTorch vs TensorFlow
在2025年的大语言模型（LLM）开发领域，框架选择已成为项目成功的关键决定因素。随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，选择一个既适合研究探索又能支持高效部署的框架变得尤为重要。PyTorch和TensorFlow作为目前市场上最主流的两大深度学习框架，各自拥有独特的优势和生态系统，也因此成为开发者面临的经典选择难题。