SVDQuant：MIT 推出的扩散模型后训练的量化技术，能够将模型的权重和激活值量化至4位，减少内存占用并加速推理过程
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用，也会不定期分享自己的想法和开源实例，欢迎关注我哦！ 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 快速阅读 量化压缩：将扩散模型的权重和激活值量化到4位，减少模型大小和内存占用。 加速推理：通过量化减少计算复杂度，提高模型在GPU上的推理速度。 低秩分支：引入低秩分支处理量化中的异...
大模型进阶微调篇（一）：以定制化3B模型为例，各种微调方法对比-选LoRA还是PPO，所需显存内存资源为多少？
在大模型的微调过程中，选择合适的方法来高效地提高模型性能是非常关键的。今天我们来聊一聊两种常见的微调方式——LoRA（Low-Rank Adaptation）和 PPO（Proximal Policy Optimization），以及它们各自的优缺点和适用场景。通过详细的对比分析，希望能帮助你选择最...
构建高效 PyTorch 模型：内存管理和优化技巧
概述 PyTorch 是一个强大的深度学习框架，被广泛用于构建复杂的神经网络模型。然而，在处理大规模数据集或使用高性能 GPU 进行训练时，有效的内存管理对于提升模型训练效率至关重要。本文将探讨如何在 PyTorch 中有效地管理内存，并提供一些优化技巧及代码示例。 内存管理基础知识 在开始之前，了解一些 PyTorch 中的...
PoNet模型是如何解决Transformer在长序列上的时间和内存复杂度问题的？
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使用sklearn包计算上万次随机森林模型，但样本也就几万条并不怎么占内存，选用什么配置？
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Redis系列学习文章分享---第十八篇（Redis原理篇--网络模型，通讯协议，内存回收）
Redis网络模型-epoll的ET和LT模式 Redis采用epoll作为网络模型，通过ET（Edge Triggered）和LT（Level Triggered）两种模式来处理网络事件。ET模式只在状态变化时触发事件，而LT模式则在状态可读或可写时触发事件。 示例代码： ...
Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存
在深度学习领域，序列建模一直是一个关键的研究课题，它在诸如强化学习、事件预测、时间序列分类和预测等多个领域都有着广泛的应用。近年来，Transformer模型因其出色的性能和利用GPU并行计算的能力而成为序列建模的主流架构。然而，Transformer在推理时的计算成本较高，尤其是在资源受限的环境中，如移动设备和...
Redis 数据结构+线程模型+持久化+内存淘汰+分布式
简介Redis 是一个开源的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询等。 Redis 内置了 复制（re....
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