为什么要用TorchEasyRec processor？
TorchEasyRec处理器支持Intel和AMD的CPU服务器及GPU推理，兼容普通PyTorch模型。它具备TorchEasyRec的特征工程（FG）和模型推理功能，提供更快的推理性能，降低成本。通过Item Feature Cache特性，它能够缓存特征以减少网络传输，进一步提升特征工程与推理的速度。
从词袋到Transformer：自然语言处理的演进与实战
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，从早期的规则系统发展到如今的深度学习模型，经历了词袋模型、词嵌入、RNN/LSTM/GRU，再到革命性的Transformer架构。本文通过代码和案例详细介绍了这些技术的演进，并展示了如何从简单的词袋模型过渡到强大的Transformer，涵盖文本分类等实战应用，帮助读者深入理解NLP的核心技术和未来发展潜力。
DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用
DeepSeek是一个高效、灵活的深度学习框架，旨在简化模型的构建、训练和评估。其核心特点包括模块化设计、自动微分、多后端支持及易于扩展。本文通过手写数字识别的CNN模型实例，展示了DeepSeek的安装、数据准备、模型构建、编译、训练与评估过程，最终模型在测试集上达到了98%以上的准确率。
从零开始：如何训练自己的AI模型
### 从零开始：如何训练自己的AI模型
训练AI模型如同培养新生儿，需耐心与技巧。首先明确目标（如图像识别、自然语言处理），选择框架（TensorFlow、PyTorch）。接着收集并预处理数据，确保多样性和准确性。然后设计模型结构，如卷积神经网络（CNN），并通过代码实现训练。训练后评估模型性能，调优以避免过拟合。最后部署模型至实际应用。通过猫狗分类器案例，掌握关键步骤和常见问题。训练AI模型是不断迭代优化的过程，实践才能真正掌握精髓。