使用PyTorch实现GPT-2直接偏好优化训练：DPO方法改进及其与监督微调的效果对比
本文将探讨RLHF技术，特别聚焦于直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)方法，并详细阐述了一项实验研究：通过DPO对GPT-2 124M模型进行调优，同时与传统监督微调(Supervised Fine-tuning, SFT)方法进行对比分析。
【人工智能】基于PyTorch的深度强化学习入门：从DQN到PPO的实现与解析
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是一种结合深度学习和强化学习的技术，适用于解决复杂的决策问题。深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）是其中两种经典的算法，被广泛应用于游戏、机器人控制等任务中。本文将从零讲解深度强化学习的基础概念，深入探讨DQN和PPO的核
【AI入门超详细系列】卷积神经网络（CNN）入门指南【Pytorch版】
大家好，我是默子！欢迎来到“默子AI”的世界。今天，我们将深入探索 PyTorch 的强大功能，学习如何使用卷积神经网络（CNN）识别图像数据。无论你是深度学习的新手，还是希望强化实践经验的开发者，这篇教程都将为你提供详尽的指导和深入的解说。准备好了吗？让我们一起开启这段充满干货与乐趣的学习之旅吧！
Transformer模型变长序列优化：解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers
本文将进一步探讨变长输入序列这一挑战——这是真实世界数据（如文档、代码、时间序列等）的固有特征。
【人工智能】深入理解PyTorch：从0开始完整教程！全文注解
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的AI研究团队开发。它提供了灵活的工具来构建和训练神经网络模型，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。迁移学习是一种在预训练模型的基础上进行微调的方法，适用于数据量较少的任务。PyTorch提供了丰富的预训练模型，方便我们进行迁移学习。C
Ubuntu安装Cuda、PyTorch、TensorRT、OpenCV、Redis等AI推理环境
Ubuntu安装Cuda、CUDNN、PyTorch、TensorRT、Anaconda、OpenCV、Redis、yaml等AI推理环境
【人工智能】PyTorch、TensorFlow 和 Keras 全面解析与对比：深度学习框架的终极指南
本文将为你一一解答。为了更直观地了解三大框架的使用方式，下面我们将通过一个简单的手写数字识别（MNIST）任务，演示如何使用 PyTorch、TensorFlow 和 Keras 构建和训练一个基本的神经网络模型。通过以上简单的示例，我们可以看到，虽然三大框架在具体实现上有所不同，但总体流程相似，都
在Windows上离线安装指定版本的Pytorch（以CUDA11.8版本为例）
我们都知道，通过 pip或conda在线安装Pytorch是非常方便的 ，但是有时候网络环境受到限制，比如公司的工作站（无法连接网络）或者机房的教学机器等等，只能通过离线的方式安装Pytorch；今天就来记录一下离线安装Pytorch的过程。并记录了遇到的问题及解决过程。对于深度学习 环境搭建来说，
使用Pytorch构建视觉语言模型（VLM）
本文将介绍 VLM 的核心组件和实现细节，可以让你全面掌握这项前沿技术。我们的目标是理解并实现能够通过指令微调来执行有用任务的视觉语言模型。
使用 PyTorch-BigGraph 构建和部署大规模图嵌入的完整教程
本文深入探讨了使用 PyTorch-BigGraph (PBG) 构建和部署大规模图嵌入的完整流程，涵盖了从环境设置、数据准备、模型配置与训练，到高级优化技术、评估指标、部署策略以及实际案例研究等各个方面。
利用PyTorch的三元组损失Hard Triplet Loss进行嵌入模型微调
本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型，并重点阐述实现细节和代码示例
深度学习工程实践：PyTorch Lightning与Ignite框架的技术特性对比分析
在深度学习框架的选择上，PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度，深入分析这两个框架在实际应用中的差异，为开发者提供客观的技术参考。
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
本文将深入探讨何时以及为何启用这一设置,帮助你优化 PyTorch 中的内存管理和数据吞吐量。
基于PyTorch的大语言模型微调指南：Torchtune完整教程与代码示例
**Torchtune**是由PyTorch团队开发的一个专门用于LLM微调的库。它旨在简化LLM的微调流程,提供了一系列高级API和预置的最佳实践,使得研究人员和开发者能够更加便捷地对LLM进行调试、训练和部署。
[Pytorch案例实践005]蚂蚁&蜜蜂图像分类
pytorch实现蚂蚁&蜜蜂图像分类
Macbook配置李沐动手做深度学习环境
Macbook M3pro配置李沐：动手做深度学习
安装pytorch （GPU版本）
这我就很疑惑了，后来我在.conda同级的文件.condarc中发现了，我在第二次安装时，anaconda 的路径名是小写，在这个文件后添加导致了错误，你们没有重复安装的经历，应该没有这样的错误。我的机子cuda版本为12.3，算是比较高的那个，但是pytorch官网现阶段只放出了cuda11.8和
免费GPU平台教程，助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda
Colab：https://drive.google.com/drive/home 阿里天池实验室：https://tianchi.aliyun.com/ 移动九天：https://jiutian.10086.cn/edu/#/home kagglekaggle.com baidu aistudio
pytorch安装GPU版本 (Cuda12.1)方法
怎么安装pytorch？选择匹配的cude
Resnet结构介绍
ResNet，全称为残差网络（Residual Networks），是一种深度卷积神经网络架构，由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出。ResNet在多个视觉识别任务中取得了当时的最佳性能，并在深度学习领域产生了深远的影响。
