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摘要:GPU 卡很贵、显存还有富余,但 GPU 利用率就是上不去,QPS 卡死、延迟居高不下。排查 CUDA kernel、KV Cache、batch 调度都没用,最后发现瓶颈根本不在 GPU,而在 CPU 侧毫不起眼的 tokenizer 文本预处理。本文从现象…
阅读更多 →1. 这不是“下载链接合集”,而是 FusionCompute 8.0 部署前必须厘清的三重边界你搜到的“【免费下载】FusionCompute 8.0 资源下载指南”这类标题,十有八九点进去是失效链接、诱导注册页,或是混杂着旧版本、测试版、补丁包的混乱列表。我做过…
阅读更多 →《LLM 技术全景:从 Token 到部署》系列 工程实践篇(第2篇) 承上:第33篇《模型量化完全指南》|启下:第35篇《vLLM 推理框架深度解析》 摘要 核心问题:量化(第33篇)只压缩了数值精度,没动模型"骨架"。当我们要把 7B/13B 模型塞进手机、IoT 或高并发服务时,…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
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