人工智能技术文章
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PyTorch CUDA Graph 适合重复执行、输入形状稳定且 CPU 调度开销明显的推理路径。本文用静态输入、旁路流预热、捕获和 replay 说明怎样固定形状复用流程，以及变长请求应该怎样分桶或回退。471 收藏 -
Hugging Face Datasets 的 map 在 batched=True 时按列传入一批样本。本文用一个可复用的 Python 示例说明怎样新增处理列、保留原始列，并用 remove_columns 控制最终字段。329 收藏 -
Transformers quantization picker 不是按 4-bit 或 8-bit 盲选，而是结合硬件后端、显存、KV cache、在线量化、PEFT 和编译目标筛出可行方法。本文给出一套按硬件落地的选择步骤与最小验证代码。120 收藏 -
通过 PeftModel.save_pretrained 导出 LoRA 适配器，说明额外训练模块、嵌入层、基础模型依赖与训练断点的区别，并提供参数体积推算和文件统计写法。422 收藏 -
QLoRA 配置中，NF4 决定 4-bit 权重的数据类型，double quant 对量化常量再次量化，compute dtype 决定计算时使用的精度。本文用 BitsAndBytesConfig 给出一份适合 4-bit 训练的配置，并说明显存、训练和推理场景下的取舍。284 收藏 -
LabelSpreading 的 transduction_ 是 fit 阶段整张训练图上的传导标签，predict 与 predict_proba 则用于拟合后新样本的归纳式推断。本文按样本范围、接口、参数和上线检查清楚区分三者。467 收藏 -
说明scikit-learn LabelSpreading用整数-1标记未标注样本，提供保留原标签与来源掩码的示例，并区分transduction_、类别分布和应用合并视图的含义。283 收藏 -
科技周边 · 人工智能 | 5天前 | 调试 · python · 人工智能 · start end span Spacy start_char end_char char_span 词元索引 字符偏移
用最小例子区分 spaCy Span 的词元索引与字符偏移，说明 start/end、start_char/end_char 和 char_span 对齐模式在字符串切片与实体标注中的不同用途。287 收藏 -
本文用 spaCy 的半开区间说明怎样从 Doc 中选择连续词元，构造带 label 的 Span，并把边界检查与 doc.spans、doc.ents 的承载选择放进一条稳定的处理链。283 收藏 -
NLTK Tree 的位置元组既可以定位根节点和短语节点，也可以定位具体叶子。本文用一棵句法树区分 treepositions、treepositions('leaves')、leaf_treeposition 与连续叶子范围定位。197 收藏 -
用 NLTK Tree.fromstring 读取括号形式句法树，掌握根节点、叶子、树位置和自定义括号等参数的实际用法。203 收藏 -
固定采样率的音频批处理不必反复生成重采样卷积核。本文说明 torchaudio.transforms.Resample 与 functional.resample 的缓存边界，并给出按采样率、滤波参数、dtype 和设备分层复用的实现方式。356 收藏 -
torchaudio多声道重采样应保留声道维并沿最后一维处理。结合48kHz到16kHz的张量示例，说明旧脚本迁移、采样率标签、核缓存及设备精度的配套修改。210 收藏 -
librosa beat_track 返回的 tempo 是速度估计，beats 是节拍事件位置。本文用实际调用拆解两者的单位、稀疏表示、时变 BPM 和常见误判，帮助你把节拍正确对齐到秒或帧。467 收藏 -
用 librosa.beat.beat_track 从音频的起音强度中估算 BPM 和节拍位置，并把帧索引稳定转换为秒；同时说明空结果、BPM 为 0 和 hop_length 不一致时怎样排查。444 收藏