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第一章:Open-AutoGLM vLLM推理配置核心概述Open-AutoGLM 是基于 AutoGLM 架构的开源大语言模型,专为高效推理与本地化部署优化。在结合 vLLM 推理引擎后,其吞吐量与显存利用率显著提升,适用于高并发、低延迟的生成式 AI 场景。核心…
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第一章:C语言与CUDA协同优化概述在高性能计算领域,C语言以其高效的内存控制和底层硬件访问能力,成为系统级编程的首选语言。随着GPU计算的兴起,NVIDIA推出的CUDA架构允许开发者利用C语言扩展编写并行程序,直接在GPU上执…
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第一章:C#跨平台调试的核心挑战在现代软件开发中,C#已不再局限于Windows平台。随着.NET Core和.NET 5的推出,C#实现了真正的跨平台能力,支持在Linux、macOS乃至嵌入式系统中运行。然而,跨平台也带来了调试层面的复杂性…
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Jupyter Notebook变量查看器调试PyTorch中间结果 在深度学习模型开发中,最让人头疼的往往不是写不出代码,而是“不知道哪里出了问题”。你可能已经熟练掌握了 PyTorch 的 nn.Module 和 DataLoader,但在训练过程中突然发现损失值爆炸、梯度消…
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TL;DR 场景:存量 IBM MQ/老系统并存,新系统要开源、可运维、可扩展且满足一致性与可靠性结论:RabbitMQ 适合“可靠优先的业务解耦”,RocketMQ 适合“交易/事务/顺序消息”,Kafka 适合“数据管道/日志/流式处理”产出&…