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本文说明 PyTorch DataLoader 的 persistent_workers 如何影响 worker 进程、迭代器和 Dataset 副本的生命周期，给出跨 epoch 复用的最小配置，并说明内存、状态管理、IterableDataset 分片和调试边界。
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PyTorch DataLoader 的多进程预取会同时受到 num_workers、prefetch_factor 和 batch_size 影响。本文给出按共享内存预算限制预取批次的配置方法，并区分 worker 生命周期、pin_memory 与真实内存瓶颈。
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Transformers generate 默认主要返回生成序列。本文说明如何打开 return_dict_in_generate 与 output_scores，使用 compute_transition_scores 对齐每个生成 token 的分数，并区分 decoder-only、encoder-decoder 与 beam search 的边界。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
