在本节中，我们探讨了 AutoML 技术，其核心目标是提供模型选择与超参数优化的自动化方法。对于缺乏经验的初学者，AutoML 能帮助解决"模型应包含多少层"、"选择哪种优化器"等决策难题；对于经验丰富的研究人员，它既能加速模型训练流程，又能发现那些通过人工调参几乎不可能获得的最优模型架构。

本节介绍了使用 PyTorch Profiler 工具分析 MNIST 手写数字识别模型在 CPU 与 GPU 上的推理性能。通过记录操作执行时间与内存消耗，可识别计算瓶颈和内存问题。通过本节学习，能够掌握在模型推理过程中进行性能分析的方法，从而能更准确地评估模型在 CPU 和 GPU 上的运行表现。

OpenClaw 给是一个开源、可自托管的 AI 助手平台，原生支持 Ollama 本地模型和 DeepSeek 等云端 API，让你在隐私与性能之间自由切换。本文记录了我在 Ubuntu 上从零部署 OpenClaw 的全过程——踩过的坑、优化后的配置，一并进行分享。无论你是想搭建一个完全离线的私人助手，还是追求顶级大模型的推理能力，这篇指南都能帮你少走弯路，快速用起来。

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在本节中，我们重点介绍了如何从模型训练代码中抽象出冗余的实现细节，以及如何构建快速模型原型开发的核心组件。鉴于 PyTorch 代码常常包含大量此类冗余细节，我们研究了基于 PyTorch 构建的高级库PyTorch Lightning，该库能用少量代码实现模型训练，并使代码具备硬件无关性。此外，我们还实践了如何使用 PyTorch Lightning 训练和评估手写数字分类模型。

在本节中，我们对 fastai 进行了简要介绍并将其用于训练 MNIST 手写数字识别模型。fastai 为机器学习工程师和研究人员提供了丰富功能，本节旨在展示 fastai 的高效性和易用性，所学内容可迁移至其他 fastai 机器学习任务。本质上 fastai 基于 PyTorch 功能构建，因此这两个框架可以随时切换使用。

Transformer 的不仅推动了 NLP 的快速发展，也成为了许多先进模型的基础。以GPT、BERT、T5 等为代表的大语言模型，均基于 Transformer 架构。此外，Transformer 还被成功应用于计算机视觉领域、推荐系统等领域，为深度学习带来了前所未有的效率与表现。随着研究的深入，Transformer 架构正在不断优化和拓展，不仅提升了模型的性能，也让人工智能技术更贴近实际应

在本节中，我们将深入探讨使用 TorchScript 导出 PyTorch 模型。通过序列化，TorchScript 使模型与 Python 生态系统独立，从而使得模型可以在其他环境中加载，例如基于 C++ 的环境。我们还跨越 Torch 框架与 Python 生态的边界，研究机器学习通用开放格式 ONNX，该技术能帮助我们将 PyTorch 训练的模型导出至非 PyTorch 甚至非 Pytho