Linux服务器部署实践：ms-swift在CentOS/RHEL/Ubuntu中的无缝运行之道 如今，越来越多企业选择在本地或云端Linux服务器上部署大规模语言模型与多模态系统。但现实往往并不理想——明明在测试机上跑通的脚本，换到生产环境却频频报错&#xff1b…

Ascend NPU适配进展：国产芯片上的大模型训练新突破 在大模型研发如火如荼的今天，一个现实问题正日益凸显：算力资源高度集中于少数几家海外厂商，尤其是英伟达GPU几乎垄断了全球高端AI训练市场。这种局面不仅推高了研发成本&#xf…

第一章：手把手教你扩展RISC-V指令集：基于C语言的AI加速器设计全攻略（仅限专业人士）在高性能嵌入式AI应用中，通用RISC-V处理器面临算力瓶颈。通过定制指令扩展，可显著提升矩阵运算与激活函数等关键操作的执行…

Git Commit自动化优化：利用大模型生成高质量提交信息 在每天成千上万次的代码提交中，有多少人曾为写一条“像样”的git commit -m消息而停下思考？又有多少仓库里充斥着“update”、“fix typo”这类几乎毫无信息量的提交记录？这些…

安装包太大难管理？ms-swift提供模块化轻量部署解决方案 在大模型落地越来越频繁的今天，你是否也遇到过这样的窘境：为了跑一个7B参数的模型，不得不下载上百GB的镜像包，等了半天环境才装好，结果发现显存不够、…

All-to-All全模态模型训练探索：打通文本、图像、音频边界 在智能体系统日益追求“类人感知”的今天，一个根本性问题摆在我们面前：为什么AI能读懂文字、看懂图片、听清语音，却始终难以像人类一样自然地将这些信息融合理解、跨模态表…

GPTQ INT4 Quantization in Practice: Fitting a 70B Model into a Single A100 GPU 在当今大模型技术飞速发展的背景下，百亿参数级语言模型已成为自然语言处理任务的标配。然而，这些庞然大物对计算资源的需求也达到了前所未有的高度——以 Qwen-72B 或 …

数据集不够怎么办？ms-swift内置150预训练数据集免费开放 在大模型研发日益普及的今天，一个现实问题正困扰着无数开发者：数据从哪来？ 你可能已经选好了基座模型，设计好了微调流程，甚至搭好了训练集群——但当…