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。
16G显卡也能调大模型？先搞懂显存消耗的3大核心原因
本文深入解析大模型微调中显存消耗的三大主因：模型参数、中间激活值与优化器状态，结合原理与实操，教你用16G显卡高效调参。通过精度优化、批大小调整与低显存优化器等策略，精准定位OOM问题，平衡显存、速度与精度，助力中小开发者低成本入门大模型微调。
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。
大模型在云上的训练与部署
本文系统阐述大模型在云上的训练与部署实践路径，涵盖发展趋势、GPU集群搭建、框架选型、数据处理、分布式训练、模型部署、成本优化及金融行业应用案例，全面解析云计算如何支撑大模型高效落地，并展望“大模型即服务”（MaaS）的未来生态。
