PyTorch与CUDA：加速深度学习模型训练的最佳实践
【8月更文第27天】随着深度学习应用的广泛普及，高效利用GPU硬件成为提升模型训练速度的关键。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，它支持动态计算图，易于使用且高度灵活。CUDA (Compute Unified Device Architecture) 则是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者直接访问 GPU 的并行计算能力。本文将详细介绍如何利用 PyTorch 与 CUDA 的集成来加速深度学习模型的训练过程，并提供具体的代码示例。
彻底告别微调噩梦：手把手教你击退灾难性遗忘，让模型记忆永不褪色的秘密武器！
【10月更文挑战第5天】深度学习中，模型微调虽能提升性能，但也常导致灾难性遗忘，即学习新任务时遗忘旧知识。本文介绍几种有效解决方案，重点讲解弹性权重巩固（EWC）方法，通过在损失函数中添加正则项来防止重要权重被更新，保护模型记忆。文中提供了基于PyTorch的代码示例，包括构建神经网络、计算Fisher信息矩阵和带EWC正则化的训练过程。此外，还介绍了其他缓解灾难性遗忘的方法，如LwF、在线记忆回放及多任务学习，以适应不同应用场景。
【AI系统】推理系统架构
本文深入探讨了AI推理系统架构，特别是以NVIDIA Triton Inference Server为核心，涵盖推理、部署、服务化三大环节。Triton通过高性能、可扩展、多框架支持等特点，提供了一站式的模型服务解决方案。文章还介绍了模型预编排、推理引擎、返回与监控等功能，以及自定义Backend开发和模型生命周期管理的最佳实践，如金丝雀发布和回滚策略，旨在帮助构建高效、可靠的AI应用。