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智多星

• PyTorch 训练 Transformer 模型时显存溢出？系统性诊断与解决方案

  在训练大型 Transformer 模型时，显存溢出（OOM）是常见的难题，尤其是在尝试稍微增加 batch size 的时候。虽然 PyTorch 提供了显存管理机制，但有时仍然难以避免崩溃。本文将提供一套系统性的方法，帮助你诊断和解决...

  2025/10/6 0 87 0 0 0 PyTorch显存优化

• 百万级边缘设备联邦学习模型：高效更新与版本控制实战

  在将联邦学习模型部署到数百万级别的边缘设备时，我们面临着前所未有的挑战。如何高效地进行模型版本控制和更新分发，同时处理设备离线、网络不稳定以及旧版本模型兼容性问题，成为确保整个系统能够平稳升级且不影响用户体验的关键。 1. 分层分发...

  2025/8/4 0 84 0 0 0 联邦学习边缘计算模型更新

• 微服务架构深度优化-Serverless与容器化混合部署实战指南

  在云原生技术栈日益成熟的今天，微服务架构已成为构建现代应用程序的首选模式。它将庞大的单体应用拆解为一系列小型、自治的服务，从而提升开发效率、增强系统弹性。然而，随着微服务数量的增长，如何高效、经济地部署和管理这些服务成为了架构师和技术负责...

  2025/4/20 0 328 0 0 0 Serverless微服务架构容器化部署

• 评估AI视觉检测方案：技术之外，更要关注这三点

  在评估AI视觉检测方案供应商时，除了技术能力之外，更应该关注其在复杂生产环境下的适应性、应对新型缺陷的能力以及在有限标注数据下的快速迭代能力。这三点直接关系到投资回报率（ROI）。 1. 复杂生产环境的适应性 实际生产环境往往...

  2025/9/27 0 82 0 0 0 AI视觉检测供应商评估缺陷检测

• 告别“套路”，用五大方法论升级推荐系统，发掘用户未竟之需

  推荐系统，就像一位贴心的管家，总希望把用户最可能喜欢的东西呈现在眼前。然而，当我们过分依赖用户的历史购买记录，这位管家就可能变得“套路化”，推荐结果日渐趋同，用户也难免感到审美疲劳，增长乏力。如何才能像一位洞察力非凡的心理学家，发掘用户连...

  2025/11/12 0 67 0 0 0 推荐系统用户增长深度学习