Pytorch開始作業前的前置檢查

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檢查torch版本

import torch
torch.__version__
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檢查cuda可用性/版本

import torch
torch.version.cuda #版本

torch.cuda.is_available() #有無

torch.cuda.device_count() #幾個device

torch.cuda.get_device_name() #型號

torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory #記憶體大小
#這邊可以除(1024*1024*1024),這樣看GB比較有感覺

torch.cuda.memory_allocated(0)/torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory #目前被抓住的記憶大小
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最重要的檢查(是否支援BF16):

torch.cuda.is_bf16_supported()
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記得我們前面說過,A100之後才支援,這邊一樣可以驗證。


















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大型語言模型(LLMs)已透過「思維鏈(Chain-of-Thought, CoT)」提示技術大幅提升其複雜推理能力。儘管 CoT 在提升準確性方面成效顯著,但其冗長的輸出方式也帶來了高昂的計算成本與顯著的延遲。這在講求效率的真實應用場景中,往往成為導入障礙。🧠 Chain of Draft
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