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文章 2025-05-01 来自：开发者社区

Perforated Backpropagation：神经网络优化的创新技术及PyTorch使用指南

近年来，深度学习在从大型语言模型(LLM)到机器人技术再到医疗人工智能的众多领域展现出了显著成效。随着研究资源的持续投入，这一领域通过架构创新、更大规模的数据集和先进硬件而不断发展。然而，深度学习的基础构建模块——人工神经元，自1943年首次数学表述以来几乎保持不变。同样，其基础算法——基于梯度下降的反向传播，自20世纪80年代首次应用于神经网络以来，仅在优化技术方面有所改进。当前，深度学习领域....

阿里云文档 2025-03-04

如何使用Rapidformer优化PyTorch版的Transformer模型训练

PAI-Rapidformer提供了丰富的模型训练加速方法，您只需要安装Rapidformer专属镜像，即可通过黑盒或者白盒化的方式对模型训练进行优化。本文为您介绍如何使用Rapidformer优化PyTorch版的Transformer模型训练。

文章 2025-02-12 来自：开发者社区

近端策略优化(PPO)算法的理论基础与PyTorch代码详解

近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)算法作为一种高效的策略优化方法，在深度强化学习领域获得了广泛应用。特别是在大语言模型(LLM)的人类反馈强化学习(RLHF)过程中，PPO扮演着核心角色。本文将深入探讨PPO的基本原理和实现细节。 PPO属于在线策略梯度方法的范畴。其基础形式可以用带有优势函数的策略梯度表达式来描述：策略梯度的基础表达式（包含优.....

文章 2025-01-13 来自：开发者社区

TorchOptimizer：基于贝叶斯优化的PyTorch Lightning超参数调优框架

超参数优化是深度学习模型开发过程中的一个核心技术难点。合适的超参数组合能够显著提升模型性能，但优化过程往往需要消耗大量计算资源和时间。本文介绍TorchOptimizer，这是一个基于贝叶斯优化方法的超参数优化框架，专门用于优化PyTorch Lightning模型的超参数配置。 TorchOptimizer是一个集成了PyTorch Lightning框架和scikit-optimize贝叶.....

文章 2024-12-03 来自：开发者社区

Transformer模型变长序列优化：解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers

随着生成式AI（genAI）模型在应用范围和模型规模方面的持续扩展，其训练和部署所需的计算资源及相关成本也呈现显著增长趋势，模型优化对于提升运行时性能和降低运营成本变得尤为关键。作为现代genAI系统核心组件的Transformer架构及其注意力机制，由于其计算密集型的特性，成为优化的重点对象。在前面的文章中，我们已经介绍了优化注意力核函数能够显著提升Transformer模型的性能。本文将进....

文章 2024-11-09 来自：开发者社区

通过pin_memory 优化 PyTorch 数据加载和传输:工作原理、使用场景与性能分析

在 PyTorch 框架中,有一个看似简单的设置可以对模型性能产生重大影响: pin_memory 。这个设置具体起到了什么作用,为什么需要关注它呢?如果你正在处理大规模数据集、实时推理或复杂的多 GPU 训练任务,将 pin_memory 设为 True 可以提高 CPU 与 GPU 之间的数据传输速度,有可能节省关键的毫秒甚至秒级时间,而这些时间在数据密集型工作流中会不断累积。你可...

文章 2024-08-29 来自：开发者社区

优化技巧与策略：提高 PyTorch 模型训练效率

引言在深度学习领域中，PyTorch 是一个非常流行的框架，被广泛应用于各种机器学习任务中。然而，随着模型复杂度的增加以及数据集规模的增长，如何有效地训练这些模型成为了一个重要的问题。本文将介绍一系列优化技巧和策略，帮助提高 PyTorch 模型训练的效率。 1. 使用 GPU 加速 GPU（图形处理器...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区