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Adapter与Prompt Tuning对比：轻量微调方法选型建议 在大模型时代，如何用有限的算力资源让一个千亿参数的预训练语言模型快速适应某个垂直领域任务，成了每一个AI工程师必须面对的问题。全量微调虽然效果稳定，但动辄数百GB显存、数万…

ms-swift：大模型时代的“全栈式”基础设施 在AI技术从实验室走向产业落地的今天，一个现实问题正困扰着无数开发者：面对成百上千个开源大模型，如何才能高效地完成从训练、微调到部署的全流程？不是每个团队都有能力搭建一…

SIGIR信息检索方向：结合Embedding模型做语义搜索 在搜索引擎仍停留在“输入什么就找什么”的年代，用户早已不满足于这种机械式的反馈。当一位医生在医学知识库中输入“心梗的早期症状有哪些”，他期待的是系统能理解“心梗”即“急性心肌梗死”…

第一章：TensorRT推理延迟优化概述在深度学习模型部署到生产环境的过程中，推理延迟是衡量系统响应能力的关键指标。NVIDIA TensorRT 作为高性能推理引擎，通过层融合、精度校准、内存优化等技术显著降低模型延迟。本章聚焦于如何系统性地识别和…

在前端技术百花齐放的今天，React、Vue、Angular 三分天下的格局早已形成。对于个人项目或小型应用，开发者可根据喜好自由选择，但在企业级应用的场景下，框架的稳定性、可维护性、 scalability（扩展性）以及生…

如何用 Block Memory Generator 玩转 Artix-7 的 BRAM？实战配置全解析在 FPGA 开发中，存储资源的合理使用往往决定了系统性能的上限。尤其是当你在做图像处理、通信协议缓存或者状态机设计时，一个高效、稳定、低延迟的内存模块几乎是刚需。Xi…

微PE官网之外：系统维护与AI环境搭建技巧 在大模型技术席卷各行各业的今天，越来越多开发者希望在本地或私有云环境中部署和微调像 Qwen、LLaMA 这样的主流大语言模型。然而现实往往令人望而却步：动辄几十GB的模型权重下载缓慢、训练脚本配置复…