在当今大模型（LLM）技术浪潮中，高效、稳定且灵活的推理部署成为了企业将AI能力转化为生产力的关键瓶颈。为此，一个专注于效率、灵活性和可用性的高性能大模型推理框架——**Chitu「赤兔」**应运而生。本文作为系列解读的第一篇，将带您全面了解「赤兔」的定位、核心特性以及它如何成为“生产级大模型推理引擎”的有力竞争者。

昇腾AI大赛华东赛区展示了众多基于昇腾AI技术的创新解决方案，为我国AI产业发展提供了有力支持。智能分选、物流调度和智慧工地平台等应用，不仅提高了行业效率，降低了成本，还为我国产业升级提供了有力支撑。未来，随着AI技术的不断发展，我们将见证更多创新应用的出现，为我国经济社会发展注入新动力。# 昇腾AI大赛华东赛区亮点纷呈：智能分选、物流调度创新应用大揭秘昇腾AI大赛华东赛区展示了众多基于昇腾AI技

地平线HSD全场景辅助驾驶系统采用强化学习架构，在感知到控制时延压缩至行业新低，展示了强化学习在智能驾驶领域的应用潜力。随着技术的不断发展，强化学习将在智能驾驶领域发挥越来越重要的作用，为未来交通出行提供更加安全、便捷、舒适的体验。# 强化学习驱动智能驾驶：地平线HSD技术革新解析地平线HSD全场景辅助驾驶系统采用强化学习架构，在感知到控制时延压缩至行业新低，展示了强化学习在智能驾驶领域的应用潜力

赤兔」Chitu 框架通过其先进的 FP4/FP8 量化技术和创新的 CPU+GPU 异构推理方案，成功解决了巨型模型部署中的两大核心痛点：显存爆炸和成本高昂。无论是通过 FP4 在集群上实现高并发，还是通过异构推理在单卡上“点亮”671B 模型，「赤兔」都展现了其作为生产级推理引擎的深厚技术功底和灵活性。# 「赤兔」Chitu 框架深度解读（三）：玩转量化与异构推理，单卡运行 671B 巨型模型

模型概要这是一个总结的模型可在Transformers。假设您熟悉最初的Transformers模型。或者温柔的介绍，看看有注释的Transformers。在我们关注模特之间的高度差异之前。你可以在他们各自的文件中，更详细地检查他们。查看 Model Hub，在这里可以根据模型体系结构查看checkpoints。Each one of the models in the library falls

使用 AutoClass 加载预训练的实例由于有这么多不同的 Transformer 体系结构，为您的 checkpoint 创建一个 Transformer 体系结构是一项挑战。作为 Transformers core 哲学的一部分，AutoClass 可以从给定的checkout自动推断和加载正确的体系结构，从而使库容易、简单和灵活地使用。来自 pretrained method 的他可以让你

文本分类是一个常见的自然语言处理任务，它为文本分配一个标签或类。有许多实际应用的文本分类广泛应用于生产的一些今天的最大的公司。最流行的文本分类形式之一是情感分析，它为一系列文本分配一个标签，如正面、负面或中性。本指南将向您展示如何对 IMDb 数据集上的 DistilBERT 进行微调，以确定电影评论是正面的还是负面的。从 Datasets 库加载 IMDb 数据集:然后看一个例子:这个数据集中有

对预先训练过的模特进行微调使用预先训练过的模型有很大的好处。它降低了计算成本，你的碳足印，并允许你使用最先进的模型，而不必从头开始训练一个。Transformer提供了数以千计的预先训练的模型，广泛的任务。当你使用一个预先训练好的模型时，你会在一个特定于你任务的数据集上训练它。他的作品被称为微调，一种非常强大的训练技巧。在本教程中，您将使用自己选择的深度学习框架对一个预先训练好的模型进行微调:微调

同时,通过公式 min(r(θ), clip(r(θ), 1-ε, 1+ε) 对新旧策略比率进行裁剪,巧妙地避免了过大的策略变化,使优化目标更加平滑。其中 r(θ) 表示新旧策略的概率比,ε 是一个超参数,限制了策略更新的幅度。也就是说,每次更新时,我们选择让 r(θ) 限制在 [1-ε, 1+ε] 这个区间内,防止策略跳跃式变化。对非专业人士而言,你可以这样理解:PPO 就像一位耐心的高尔夫教练

人工智能到底是什么？通常来说，人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。