背景与痛点 在 CPU 环境下微调大模型时，我们常常会遇到两个主要问题： 内存不足（OOM）：即使是 Qwen…

背景介绍 风格迁移（Style Transfer）是一种将艺术风格从一幅图像（风格图）转移到另一幅图像（内容图…

背景介绍 风格迁移（Style Transfer）是深度学习在计算机视觉领域的一个有趣应用，它能够将一幅图像的…

开篇场景 在大模型推理服务中，我们经常需要同时加载一个基础模型（如 LLaMA-2-70B）和多个 LoRA …

背景与痛点 风格迁移（Style Transfer）是深度学习在计算机视觉领域的一项有趣应用，它能够将一幅图像…

背景与痛点 在部署大语言模型时，我们经常需要针对不同的任务加载不同的 LoRA 适配器。然而，同时加载多个适配…

背景痛点 在大模型推理场景中，同时加载基础模型和多个 LoRA（低秩适配器）往往会遇到显存占用爆炸的问题。传统…

背景痛点：中间值存储的内存消耗问题 在深度学习模型的训练过程中，反向传播算法需要依赖前向传播计算得到的中间值来…

为什么我们需要存储中间值？ 在深度学习中，反向传播算法是训练神经网络的核心。它通过计算损失函数对模型参数的梯度…

背景与痛点 在深度学习模型训练过程中，反向传播算法（Backpropagation）是优化模型参数的核心方法。…