Pytorch 架构

哔哩哔哩

本视频转载自我们DT老师团队@DT算法工程师前钰 ，已获得授权，大家可以点点关注支持下我们团队的优秀老师!

配套籽料+100GAI资源包+论文指导发刊+kaggle组队+AI系统课 关注V.X工中号:咕泡AI 发送:211 领取 资料包:1、超细AI学习路线 2、AI基础:Python基础、数学基础 3、机器学习:12大经典算法、10大案例实战、推荐系统等 4、深度学习:Pytorch+TensorFlow等课程、NLP、神经网络 5、物体检测:YOLO、MASK-RCNN 6、计算机视觉:OpenCV、unet等 7、各阶段AI论文攻略合集包 8、AI经典书籍及行业报告

哔哩哔哩

手写C++大模型推理框架，支持LLama的推理以及文本生成等功能。CUDA对算子的加速，让大模型推理框架的运算速度更上一层楼，在这里你会学习到CUDA编程语言的写法，尤其能学到怎么用CUDA去写一个算子。

ChatEV代码仓库: https://github.com/Quhaoh233/ChatEV.gitThe paper: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361920924004279?via%3Dihub论文精读在我的bilibili主页下个视频讲deepseek,给大家跑一套微调代码, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 昊昊读论文, 作者简介 大模型论文与技术分享,相关视频:【昊昊】 2023年这个985学校中了学校史上第一篇ICCV计算机顶会 LoTE-Animal A Long Time-span Dataset,【昊昊】大语言模型微调发子刊发一区,分享一个做4sci的例子,下个视频讲如何在自己的服务器上微调,【昊昊】全自动大批量高质量AI视频生成视频自动发布代码软件分享,代码全部免费公开,AIGC,视频生成模型对比,【昊昊】Retentive Network:A Successor to Transformer for Large Language Models,浙江大学DeepSeek系列公开课|孙凌云教授:DeepSeek:智能时代的全面到来和人机协作的新常态,【清华大学】DeepSeek从入门到精通,必看!看完清华大佬的讲解,让你对Deepseek有全新的认识,【DeepSeek中字】2025吴恩达机器学习,深度学习挑战十天吃透!涵盖Pycham环境配置、核心算法、Transformer架构、YOLO系列、Maskformer分割模型等学到爽!,【昊昊】 Retentive Networks Meet Vision Transformers计算机视觉最前骨架网络Vision版RetNet,2025一定要学的DeepSeek教程!1小时彻底搞懂(全满血本地部署+测评+知识库搭建+使用技巧)——ai大模型/LLM/大模型学习路线/Propmt

8大神经网络一口气吃透原理与实战！

《大模型核心技术与开发实践:基于Transformer、PyTorch及Hugging Face》系统地介绍大语言模型(LLM)的理论基础、实现方法及在多种场景中的应用实践。共分为12章,第1~3章介绍Transformer模型的基本架构与核心概念,包括编解码器的结构、自注意力机制、多头注意力的设计和工作原理;第4~6章结合实际案例,讲解如何利用PyTorch和Hugging Face库构建、训练和微调LLM;第7~9章介绍生成模型的推理和优化技术,包括量化、剪技、多GPU并行处理、混合精度训练等,以提高模型在大规模数据集上的训练和推理效率;第10、11章通过实例讲解Transformer在实际NLP任务中的应用以及模型可解释性技术;第12章通过一个企业级文本分析平台项目的搭建,介绍从数据预处理、文本生成、高级分析到容器化与云端部署的完整流程,并提供了代码示例、模块化测试和性能评估方法,帮助读者实际构建满足企业需求的智能应用系统。 《大模型核心技术与开发实践:基于Transformer、PyTorch及Hugging Face》覆盖了当前广泛关注的LLM技术热点,并提供了丰富的实例代码,适合大模型开发人员、大模型应用工程师、算法工程师以及计算机专业的学生,亦可作为高校人工智能课程的相关教学用书。

新人求三连，感谢大家，后面继续给大家分享AI干货知识。

本节一起来复现生成对抗网络!本公开课节选自《PyTorch深度学习实战》正课,完整目录/课件领取见置顶评论!求三连求收藏求评论!爱你们! 生成对抗网络的理论与实践有巨大差异,虽然对抗理论相对成熟,但网络数据流复杂、细节繁多、训练难度大,因此生成对抗网络的复现与训练是一个巨大的课题!本节我将带你梳理生成对抗网络复现与反向传播代码,帮助你快速高效实现对抗网络的训练!快三连收藏吧,看置顶评论领取课件吧!