requirement.txt 管理python包依赖
在 Python 项目中,`requirements.txt` 用于记录依赖库及其版本,便于环境复现。本文介绍了多种生成该文件的方法:基础方法使用 `pip freeze`,进阶方法使用 `pipreqs`,专业方法使用 `poetry` 或 `pipenv`,以及手动维护方式。每种方法适用不同场景,涵盖从简单导出到复杂依赖管理,并提供常见问题的解决方案,帮助开发者高效生成精准的依赖列表,确保项目环境一致性。
PyCharm启动项目和调试项目
本文介绍了在 PyCharm 中启动和调试 Python 项目的详细步骤,涵盖单文件运行、配置管理、命令行工具使用、断点调试、变量监控、远程调试及常见问题解决方案,帮助开发者高效利用 PyCharm 的调试功能提升开发效率。
云上AI推理平台全掌握 (5):大模型异步推理服务
针对大模型推理服务中“高计算量、长时延”场景下同步推理的弊端,阿里云人工智能平台 PAI 推出了一套基于独立的队列服务异步推理框架,解决了异步推理的负载均衡、实例异常时任务重分配等问题,确保请求不丢失、实例不过载。
【ICML2025】大模型后训练性能4倍提升!阿里云PAI团队研究成果ChunkFlow中选
近日,阿里云 PAI 团队、通义实验室与中国科学院大学前沿交叉科学学院合作在机器学习顶级会议 ICML 2025 上发表论文 Efficient Long Context Fine-tuning with Chunk Flow。ChunkFlow 作为阿里云在变长和超长序列数据集上高效训练解决方案,针对处理变长和超长序列数据的性能问题,提出了以 Chunk 为中心的训练机制,支撑 Qwen 全系列模型的长序列续训练和微调任务,在阿里云内部的大量的业务上带来2倍以上的端到端性能收益,大大降低了训练消耗的 GPU 卡时。