告别盲目试错！大模型微调核心参数的“油门、档位与里程
本文深入浅出讲解大模型微调三大核心参数：学习率、batch_size、epochs，类比“油门、档位、里程”，帮助新手理解其作用与配合逻辑。结合PyTorch实操案例，提供从基础设置到单参数优化的完整流程，并分享避坑指南与效果评估方法，助力告别盲目试错，实现高效稳定微调。
PyTorch Docker 容器化部署与生产运行实践
本文详细介绍PyTorch的Docker容器化部署方案，涵盖环境准备、镜像拉取、测试与生产环境分级部署、功能验证及优化建议。强调版本固定、非root运行、资源限制与健康检查，结合轩辕镜像加速，确保安全、稳定、高效的深度学习开发与生产环境。
Mosaic：面向超长序列的多GPU注意力分片方案
本文剖析Transformer中“二次方注意力瓶颈”的成因与工程破解之道，聚焦Mosaic提出的多轴注意力分片方案。针对长序列内存爆炸问题，Mosaic通过灵活路由不同轴至本地或分布式后端（如Ring、Mesh2D），实现高效计算与通信平衡，尤其适用于表格等多维数据场景，显著降低显存占用且不侵入模型代码。
基于深度学习的水稻病虫害检测系统
水稻是全球半数人口的主食，病虫害导致年减产20%-40%。传统识别依赖人工，效率低、误判率高。深度学习技术，尤其是YOLOv8模型，可实现快速精准检测，提升防治效率，降低损失。结合Python生态与高质量标注数据集，构建智能检测系统，助力农业智能化与可持续发展，保障粮食安全。
