TensorFlow与PyTorch在Python面试中的对比与应用
【4月更文挑战第16天】这篇博客探讨了Python面试中TensorFlow和PyTorch的常见问题，包括框架基础操作、自动求梯度与反向传播、数据加载与预处理。易错点包括混淆框架API、动态图与静态图的理解、GPU加速的利用、模型保存恢复以及版本兼容性。通过掌握这些问题和解决策略，面试者能展示其深度学习框架技能。
手把手教你捏一个自己的Agent
Modelscope AgentFabric是一个基于ModelScope-Agent的交互式智能体应用，用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体，目前已经在生产级别落地。
社区供稿 | vLLM部署Yuan2.0：高吞吐、更便捷
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
PyTorch在NLP任务中的应用：文本分类、序列生成等
【4月更文挑战第18天】PyTorch在NLP中应用于文本分类和序列生成，支持RNN、CNN、Transformer等模型构建。其动态计算图、丰富API及强大社区使其在NLP研究中备受欢迎。预训练模型和多模态学习的发展将进一步拓宽PyTorch在NLP的应用前景。
PyTorch分布式训练：加速大规模数据集的处理
【4月更文挑战第18天】PyTorch分布式训练加速大规模数据集处理，通过数据并行和模型并行提升训练效率。`torch.distributed`提供底层IPC与同步，适合定制化需求；`DistributedDataParallel`则简化并行过程。实际应用注意数据划分、通信开销、负载均衡及错误处理。借助PyTorch分布式工具，可高效应对深度学习的计算挑战，未来潜力无限。
PyTorch模型优化与调优：正则化、批归一化等技巧
【4月更文挑战第18天】本文探讨了PyTorch中提升模型性能的优化技巧，包括正则化（L1/L2正则化、Dropout）、批归一化、学习率调整策略和模型架构优化。正则化防止过拟合，Dropout提高泛化能力；批归一化加速训练并提升性能；学习率调整策略动态优化训练效果；模型架构优化涉及网络结构和参数的调整。这些方法有助于实现更高效的深度学习模型。
PyTorch与迁移学习：利用预训练模型提升性能
【4月更文挑战第18天】PyTorch支持迁移学习，助力提升深度学习性能。预训练模型（如ResNet、VGG）在大规模数据集（如ImageNet）训练后，可在新任务中加速训练，提高准确率。通过选择模型、加载预训练权重、修改结构和微调，可适应不同任务需求。迁移学习节省资源，但也需考虑源任务与目标任务的相似度及超参数选择。实践案例显示，预训练模型能有效提升小数据集上的图像分类任务性能。未来，迁移学习将继续在深度学习领域发挥重要作用。
PyTorch中的动态计算图与静态计算图
【4月更文挑战第18天】PyTorch的动态计算图在运行时构建，灵活且易于调试，适合模型开发，但执行效率相对较低，不易优化。静态计算图预定义，执行效率高，利于优化，适用于对效率要求高的场景，但灵活性和调试难度较大。两者在模型开发与部署阶段各有优势。