PyTorch

本文精心梳理了PyTorch的核心操作，这不仅是一份全面的技术指南，更是每一个PyTorch实践者的智慧锦囊，建议收藏！

在我们生活的这个充满联系的世界中，从微观的分子结构到宏观的社交网络，再到复杂的城市设计结构，都隐藏着一张张相互关联的图数据。这些图数据仿佛一张张神秘的网，将世界万物紧密相连。

Js-pytorch 是一个将 PyTorch 模型转换为 JavaScript 格式的项目，使其能够在浏览器中运行。这意味着你可以在网页上直接运行 PyTorch 模型，无需服务器端的支持。

本文将介绍大语言模型中使用的不同令牌遮蔽技术，并比较它们的优点，以及使用Pytorch实现以了解它们的底层工作原理。

分组查询注意力 (Grouped Query Attention) 是一种在大型语言模型中的多查询注意力 (MQA) 和多头注意力 (MHA) 之间进行插值的方法，它的目标是在保持 MQA 速度的同时实现 MHA 的质量。

通过搭建本地的k8s GPU环境，可以方便的进行AI相关的开发和测试，也能充分利用闲置的笔记本GPU性能。利用kueue、karmada、kuberay和ray等框架，让GPU等异构算力调度在云原生成为可能。

挺多小伙伴问过PyTorch该怎么学，经过长期实践来看，初学者需要熟知的概念和用法真的不多，以下总结的简明指南一起看看吧。

在深度学习领域，PyTorch是一个广泛应用的开源库，Tensor之于PyTorch就好比是array之于Numpy或者DataFrame之于Pandas，都是构建了整个框架中最为底层的核心数据结构。

虽然已经很简单了，但是对于程序员来说还是不够简洁，毕竟程序员都很“懒”，Whisper 虽说安装和调用已经很简单了，但还是需要独立安装 PyTorch 、ffmpeg 甚至 Rust。

在自然语言生成任务（NLG）中，采样方法是指从生成模型中获取文本输出的一种技术。本文将介绍常用的5中方法并用Pytorch进行实现。

时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。

在本文中，我将使用Pytorch来实现一个MoE模型。在具体代码之前，让我们先简单介绍一下混合专家的体系结构。

很多人对pytorch和numpy的边界感是模糊的，咱们今儿就从几方面进行整理和详细的说明。

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它通过动态计算图和自动求导机制使得梯度计算变得简单而灵活。

在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前，让我们先看看生成式人工智能的一些发展，也就是DDPM的一些基础研究。