高效使用 PyODPS 最佳实践
以更清晰的认知 PyODPS，DataWorks PyODPS 节点以及 PyODPS 何时在计算集群运行，开发者如何利用 PyODPS 更高效地进行数据开发。
无所不谈,百无禁忌,Win11本地部署无内容审查中文大语言模型CausalLM-14B
目前流行的开源大语言模型大抵都会有内容审查机制，这并非是新鲜事，因为之前chat-gpt就曾经被“玩”坏过，如果没有内容审查，恶意用户可能通过精心设计的输入（prompt）来操纵LLM执行不当行为。内容审查可以帮助识别和过滤这些潜在的攻击，确保LLM按照既定的安全策略和道德标准运行。
但我们今天讨论的是无内容审查机制的大模型，在中文领域公开的模型中，能力相对比较强的有阿里的 Qwen-14B 和清华的 ChatGLM3-6B。
而今天的主角，CausalLM-14B则是在Qwen-14B基础上使用了 Qwen-14B 的部分权重，并且加入一些其他的中文数据集，最终炼制了一个无内容审核的
MXNet安装教程：详细步骤与常见问题解析
【4月更文挑战第12天】本文详细介绍了MXNet深度学习框架的安装步骤，包括Python、conda和R用户的安装方法，以及GPU支持的选项。在安装过程中可能遇到网络问题、依赖冲突和GPU支持问题等，文中给出了相应解决策略。安装后，通过简单的代码示例验证MXNet是否正常工作，从而顺利完成本地环境搭建。
《3D山地场景渲染进阶：GPU驱动架构下细节与性能平衡的6大技术实践》
本文围绕3D开放世界山地场景渲染，分享GPU驱动架构下平衡地形细节与性能的实践经验。针对传统CPU驱动架构的负载失衡问题，重构Tile-Sector-Patch三级数据结构，将地形计算迁移至GPU，降低CPU耗时；通过自适应压缩与裂缝修复优化四叉树，减少显存占用；设计融合距离与地形复杂度的LOD模型，兼顾细节与效率；借ID Map与三平面渲染优化材质混合，降低带宽消耗；采用Chunk位图与视差贴图实现轻量化动态地形交互；最后通过统一LOD阈值与设备定制参数，实现多系统协同适配。
预训练技巧
预训练是大模型的核心基础，涵盖混合精度、分布式训练、ZeRO优化、FlashAttention等关键技术，通过高效计算与显存优化，实现大规模模型的快速稳定训练。
