vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →https://vllm.hyper.ai/vLLM 是一个 Python 库，包含预编译的 C++ 和 CUDA (12.1) 二进制文件。

10 个实用教程与模型案例快速掌握 vLLM

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →vLLM 支持采用 ROCm 6.1 的 AMD GPU。

目前，生成式 AI 在材料设计中的应用很多仍停留在试验阶段，为了真正实现技术落地，除了通过计算评估材料性能外，还需要依赖现实中的实验验证。在这方面，如果想要缩小计算筛选与试验合成新材料的差距，并以最小的人力快速发现材料，构建自动化实验室、实现闭环发现就显得尤为重要了。以加州大学伯克利分校的自动化实验室 A-Lab 为例，其不仅能自动执行实验步骤，还能基于数据自主做出决策，在 17 天的连续运行中，

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →vLLM 最初支持在 x86 CPU 平台上的基本模型推理和服务，数据类型为 FP32 和 BF16。

内容导读 AdaptDL 是一个资源自适应深度学习训练和调度框架，是 CASL 开源项目的一部分。AdaptDL 的目标是使分布式 DL 在动态资源环境中变得简单和高效。本文首发自微信公众号 PyTorch 开发者社区EDL 全称 Elastic Deep Learning，由 LF AI 基金会孵化，是一个能动态调整并行度的深度神经网络训练框架。它支持多租户集群管理，可以平衡模型训练等待及完成时

Apache TVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →本节使用示例说明如何使用 TVM 在带有 CMSIS-NN 的 Arm® Cortex®-M55 CPU 和 Ethos™-U55 NPU 的裸机上运行模型。Cortex®-M55 是一款用于嵌入式设备的小型低功耗 CPU。CMSIS-NN 是针对 Arm® Corte

在下图中，节点代表细胞，节点的特征则是细胞的基因表达特征。在下图中，左上角图展示了每个细胞在实际组织中的空间位置，其中一个点代表一个细胞，颜色表示细胞类型，这是基于基因表达生成的 UMAP 图。然而，这类方法存在一个问题，即在实际数据分析中，两个不同批次中的细胞类型可能并不完全一致，可能只有几个细胞类型是共同的，剩下的则是批次特异性的。可以看到，虽然这 2 个批次中有相似的细胞类型，但由于批次效应

By 超神经场景描述：微软发布了 一款打麻将的 AI 模型，在专业的竞技平台上成功达到最高段位。在这项风靡全国甚至全球的娱乐活动上， AI 雀神的诞生究竟克服了哪些困难，...

HyperAI 超神经为大家整理了 12.15-12.19 期间一系列极具价值且应用广泛的教程和数据集，涵盖 3D 视觉、具身智能、OCR 等多个领域~