ms-swift 框架深度解析：大模型训练与部署的一站式利器 在人工智能技术飞速发展的今天，大模型已成为推动自然语言处理、多模态理解和智能系统演进的核心引擎。然而，随着模型参数规模不断突破百亿甚至千亿级别，开发者面临的挑战也愈…

第一章：C17泛型选择性能瓶颈的根源剖析C17标准引入了泛型选择（_Generic）机制，允许开发者基于表达式的类型在编译期选择不同的函数或表达式。尽管这一特性增强了C语言的类型表达能力，但在实际使用中，泛型选择…

AI创业新风口：开源镜像如何重塑GPU算力经济 在AI模型越做越大、训练成本动辄百万美元的今天，一个70亿参数的大模型还能不能用一张消费级显卡跑起来？答案是——能，而且已经有人靠这套技术路径开始变现了。 这不是科幻。借助以 ms-s…

💡实话实说： 有自己的项目库存，不需要找别人拿货再加价，所以能给到超低价格。 摘要 随着高校规模的不断扩大和信息化建设的深入推进，传统校园食堂管理模式面临诸多挑战，如就餐高峰期拥堵、人工点餐效率低下…

第一章：昇腾芯片C语言算子开发概述昇腾芯片是华为推出的高性能AI处理器，专为深度学习训练和推理任务设计。在实际应用中，开发者常需通过自定义算子来满足特定模型的计算需求。使用C语言进行算子开发，能够充分发挥昇腾芯片的底层算…

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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…