【视频课】Pytorch模型分析进阶(可视化,参数量与计算量,计算速度)

国产AI Infra如何应对万亿Token时代:挑战、突围与实战调优 在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的规模化应用对底层基础设施提出了前所未有的要求。其核心原理在于,模型通过处理海量的Token(文本基本单元)进行训练与推理,而Token吞吐量直接决定了系统的整体效率。这一技术价值体现在支撑高并发、低延迟的智能服务,是AI工程化的基石。其应用场景已从简单的对话交互,扩展到代码生成、长文档分析等复杂任务。面对模型参数量与上下文窗口的指数级增长,AI基础设施(AI Infra)在算力、软件栈和成本可靠性方面面临严峻挑战。本文聚焦于**国产芯片**(如昇腾)与**推理引擎** 阅读详情

课程内容

本次课程内容是Pytorch的高阶使用部分,要求大家预先要熟练掌握Pytorch。总课程大纲包括Pytorch模型结构的分析,Pytorch模型速度与计算量分析,Pytorch模型可视化3部分,如下:


本次更新的包括其中的两个小节,共约1个小时,课程讲师为言有三,第3小节的内容将作为通用内容,与其他框架一起更新。

本次内容属于Pytorch的高阶使用部分,因此要求大家首先要熟练掌握Pytorch。

如何订阅

本次内容属于视频专栏《深度学习之模型优化:理论与实践篇》的部分内容,该专栏是有三AI-秋季划模型优化组的部分视频内容,主要讲解深度学习模型优化相关的紧凑模型设计,模型剪枝,量化,蒸馏等内容的理论与实践。

专栏内容正在持续更新中(近期还有会比较多的更新),其他相关的小节内容还包括:

(1)《深度学习之模型精简-理论篇》,主要讲解模型剪枝,模型量化,模型蒸馏相关理论。

(2)《深度学习之模型精简-实践篇》,主要讲解模型剪枝,模型量化,模型蒸馏相关实践。

订阅方式如下:

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