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笔记

  • 分类于 AI
  • 需要 2 分钟阅读时间

Vllm Basic

导言

HW24年狠抓了训练，但是推理性能稍微落下，dsv3的出现，强化学习的爆火，反过来对推理性能提出了很高的要求。为此高性能的vllm推理框架变成了hw首先适配的目标。

  1. 一方面我需要大致了解vllm框架的设计，
  2. 另一方面，我主要需要关注vllm-ascend实现了哪些接口。
  • 分类于 Overview
  • 需要 1 分钟阅读时间

Code Project Reading

导言

来hw的这小半年成，从PTA到MM又来到DeepseekV3，接触了很多代码，但是却还是常陷入代码细节阅读困境，难以理解如天书般的垃圾代码。往往陷入代码细节，一读读几天，并且经常难以产出阶段性成果。

如何快速代码上手，

  1. 通过代码外资料(LLM介绍，流程结构图，开源完善实现),
    1. 快速理解代码背后的概念，。e.g.，MOE，EP
    2. 简单了解开源代码实现思路，亮点。
  2. 跑通最小样例，通过执行调用栈（类似VizTrace），从整体和上层来理解当前代码框架。
  3. 聚焦没有实现的代码部分，或者性能瓶颈，递归仔细分析。

Next of My Ascend Career

导言

作为卖NPU AI加速卡的软件员工， 目标是将昇腾的底层算力与上层多模态应用需求精准对接，释放昇腾AI算力，让客户看到NPU的性能、性价比、易用性、客户自身业务的使用需求。

AI Post Traning: RL & RHLF & DPO

导言

Deepseek 的 GRPO 方法展示了强化学习的潜能。

RLHF 利用复杂的反馈回路，结合人工评估和奖励模型来指导人工智能的学习过程。而DPO 采用了更直接的方法，直接运用人的偏好来影响模型的调整。

Step-Video论文介绍了Video-DPO, 这类训练中最后通过人工标注优化的方法。

  • 分类于 Programming
  • 需要 4 分钟阅读时间

宛如泥潭的大型项目开发困境

导言

当时我选择一线的原因是决定能最解决客户，每个工作能产生最大的价值。

通过一段时间的开发，我感觉在一线开发就像在泥潭里前进：走得越快越远，泥潭陷得越深，前进阻力越大。

困境为何而来，如何解决困境，是我想讨论的重点。

  • 分类于 software
  • 需要 2 分钟阅读时间

Continuous Integration, CI

导言

在交付PTA需求的时候，发现需求在测试人员的更大的测试规模下出现了问题：

在增多了不同的测试样例，和不同的测试设备(910A,910B,310P)时；程序是否可执行，性能是否达标，精度是不是正常；都有待监控。

说明在开发过程中，我构建个人的每日测试框架，持续监控开发的测试和性能。

集成 windmill-labs / windmill。

AI Model Visualization

导言

作为一个AI初学者，总是遇到以下场景：

  1. 客户正在基于NV开发一个AI模型，需要同步的做昇腾适配。手上只有NV下的代码。
  2. 往往很难将论文里的AI模型的图，和代码里的每一层以及参数对应起来。

设计期望：

  1. 在模型开发的过程中，能简单插入，来明确当前模块的大致信息。
  2. 名称，类型(卷积层，池化层)，输入/输出/参数, 执行的时间(第一次)。
  3. 可视化
  4. 格式兼容cpprinter。
  5. 能体现出TP，CP等并行策略的效果。

大致思路：

  • 还是借助chrome://tracing格式，来设计类似PyPrinter的工具。
  • 早期可以使用VizTracer代替。