TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Mathshub: интенсив по математике и Python (aug '22)

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonmathaug22 · Post #22 · 7 сеп.

Дорогие студенты Mathshub! Спасибо за поддержку идеи помогать друг другу❤️ Мы получили уже более 20 заявок от более продвинутых студентов, желающих помочь начинающим с нуля✨ В ближайшее время мы присвоим вам в Discord роль «helpers», которая будет отображаться в вашем профиле. А теперь хотим понять, кому нужна помощь и поддержка хелпера — если вам нужна помощь более продвинутого студента, то, пожалуйста: 1. Зайдите в Discord на наш канал #python-и-математика-интенсив 2. Найдите последний закрепленный пост про набор в мини-группы 3. Оставьте под этим постом реакцию "палец вверх👍🏻" 4. Ожидайте от нас распределения на группы) Идея объединяться в группы не обязательна для всех. Она актуальна только для желающих поддержку от более продвинутых студентов. Если вам не актуально, то можете не обращать внимание на это сообщение😌 Спасибо!

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #lplb

当前筛选 #lplb清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9025 · 20.11.2025 г., 12:15

💡DeepSeek выложили новый open-source проект — LPLB. Это экспериментальный балансировщик нагрузки для моделей Mixture-of-Experts (MoE). В репозитории описано, как система: • динамически перераспределяет экспертов, опираясь на статистику нагрузки; • создаёт реплики с учётом топологии кластера; • решает оптимальное распределение токенов по экспертам через LP-решатель, работающий прямо на GPU (cuSolverDx + cuBLASDx); • использует метрики загрузки, полученные вручную, через torch.distributed или через буферы Deep-EP. Гайд показывает, как может выглядеть умный и точный балансировщик для больших MoE-архитектур. GitHub: https://github.com/deepseek-ai/LPLB ai_machinelearning_big_data #DeepSeek#LPLB#MoE#AIInfrastructure#OpenSource