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xGPU来啦！免费GPU资源开发花样AI应用！
为了降低AI应用服务和推广的门槛，解决开发者面临的实际痛点，ModelScope社区推出 xGPU 服务，让大家能够免费使用高性能 GPU 资源，托管自己的AI应用服务。
探索PyTorch：张量的创建和数值计算
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阿里云服务器计算架构X86/ARM/GPU/FPGA/ASIC/裸金属/超级计算集群有啥区别？
阿里云服务器ECS提供了多种计算架构，包括X86、ARM、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器及超级计算集群。X86架构常见且通用，适合大多数应用场景；ARM架构具备低功耗优势，适用于长期运行环境；GPU/FPGA/ASIC则针对深度学习、科学计算、视频处理等高性能需求；弹性裸金属服务器与超级计算集群则分别提供物理机级别的性能和高速RDMA互联，满足高性能计算和大规模训练需求。
CuPy：将 NumPy 数组调度到 GPU 上运行
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DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练，让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍
DeepSpeed Chat 是一款革命性的平台，专为简化和加速类ChatGPT模型的训练而设计。通过一键式脚本，用户可以轻松完成从预训练模型到生成自定义ChatGPT模型的全过程。该系统复刻了InstructGPT的RLHF训练方法，并集成了一系列优化技术，如DeepSpeed Hybrid Engine，大幅提升了训练效率和经济性。使用DeepSpeed Chat，即使是拥有数千亿参数的大模型，也能在短时间内完成训练，且成本显著降低。无论是单GPU还是多GPU集群环境，DeepSpeed Chat都能提供卓越的性能和易用性，让RLHF训练变得更加普及。
图像数据增强库综述：10个强大图像增强工具对比与分析
在深度学习和计算机视觉领域，数据增强是提升模型性能和泛化能力的关键技术。本文全面介绍了10个广泛使用的图像数据增强库，分析其特点和适用场景，帮助研究人员和开发者选择最适合需求的工具。这些库包括高性能的GPU加速解决方案（如Nvidia DALI）、灵活多功能的Albumentations和Imgaug，以及专注于特定框架的Kornia和Torchvision Transforms。通过详细比较各库的功能、特点和适用场景，本文为不同需求的用户提供丰富的选择，助力深度学习项目取得更好的效果。选择合适的数据增强库需考虑性能需求、任务类型、框架兼容性及易用性等因素。
在Windows平台使用源码编译和安装PyTorch3D指定版本
【10月更文挑战第6天】在 Windows 平台上，编译和安装指定版本的 PyTorch3D 需要先安装 Python、Visual Studio Build Tools 和 CUDA（如有需要），然后通过 Git 获取源码。建议创建虚拟环境以隔离依赖，并使用 `pip` 安装所需库。最后，在源码目录下运行 `python setup.py install` 进行编译和安装。完成后即可在 Python 中导入 PyTorch3D 使用。
企业内训｜提示词工程师高阶技术内训-某运营商研发团队
TsingtaoAI 近期为某运营商技术团队提供了为期两天的提示词工程师高级技术培训。课程涵盖深度学习前沿理论、大模型技术架构设计与优化，以及提示词工程在电信行业的应用。通过技术探讨、案例分析和实战操作，学员将掌握最新的 LLM 技术和提示词工程技巧，提升在复杂业务环境中设计、优化和部署大模型解决方案的能力。课程强调技术深度与业务场景结合，适合具有一定深度学习基础的专业人员。
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