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Le support de l'architecture Monarch sur ROCm optimise le single-controller distributed training.
Un développeur documente le portage de nanochat vers JAX/TPU, entre compatibilité surprenante et pièges techniques inattendus.
Hugging Face publie la troisième partie de sa série sur le profilage PyTorch, focalisée sur les mécanismes d'attention et leur analyse de performance.
Un guide technique détaillé et commenté pour maîtriser la boucle d'entraînement PyTorch, de l'initialisation à l'optimisation.