Token生成吞吐量测试：每秒处理百万级请求能力 在当前大模型应用全面爆发的时代，用户对AI服务的响应速度和并发能力提出了前所未有的要求。无论是智能客服、内容创作平台，还是代码辅助系统，背后都依赖于一个核心指标——Token生成吞…

Jupyter远程访问PyTorch-CUDA容器的安全设置 在AI研发日益依赖高性能计算的今天，越来越多的开发者选择将深度学习环境部署在远程GPU服务器上。一个典型的场景是：你手头只有一台轻薄本，却需要训练一个基于Transformer的大模型——显然本地资源…

GitHub Security Advisories通报PyTorch漏洞 在人工智能技术飞速发展的今天，深度学习框架已成为支撑各类智能应用的底层基石。其中，PyTorch 凭借其灵活的动态图机制和强大的 GPU 加速能力，几乎成了学术界与工业界事实上的标准工具。然而&…

GitHub Pull Request 审查与 PyTorch-CUDA 镜像：构建高质量深度学习代码的实践之道 在现代深度学习工程中，一个看似简单的代码提交背后，往往隐藏着极其复杂的验证链条。想象这样一个场景：一位开发者向 PyTorch 贡献了一个新的 CUD…

模拟信号保护电路设计实战：如何构建坚不可摧的前端防线你有没有遇到过这样的场景？现场工程师刚插上一个热电偶传感器，系统瞬间“死机”；产线测试时一切正常，设备一交付客户就频繁报ADC采样异常；维修记录里反…

Git Cherry-Pick提取特定提交：复用优秀PyTorch代码片段 在深度学习项目的日常开发中，你是否遇到过这样的场景？某个同事在一个功能分支里实现了一个高效的 PyTorch 数据加载器优化，而你正在主干上开发模型训练流程，迫切…

深入浅出：MOSFET驱动中的死区时间设计，如何避开“烧管”雷区？ 你有没有遇到过这样的情况： 电路刚上电，一声轻响，MOSFET就冒烟了？ 示波器一测，上下桥臂同时导通—— 直通&#xff…

原文：towardsdatascience.com/how-to-use-synthetic-and-simulated-data-effectively-04d8582b6f88?sourcecollection_archive---------9-----------------------#2024-04-11 https://towardsdatascience.medium.com/?sourcepost_page---byline--04d8582b6f88----…