PyTorch 深度学习实操：12 篇训练与 mini-GPT

这一栏只做 PyTorch 代码与训练：Tensor、autograd、Module、DataLoader、训练循环与 mini-GPT；模型原理和推理系统看 AI 专栏。

文章列表

• 1. Tensor 基础与 NumPy 互转
• 2. GPU、device 与 CUDA 基础
• 3. autograd 自动求导
• 4. nn.Module 与参数
• 5. Dataset、DataLoader 与训练循环
• 6. 优化器、损失函数与学习率调度
• 7. 手写 Attention 与 Transformer Block
• 8. 实战：从零写一个 mini-GPT
• 9. 混合精度、显存分析与 profiler
• 10. torch.compile 与算子融合入门
• 11. 推理基础：KV Cache、batching、采样
• 12. 通往 AI Infra 和 Agent：vLLM/SGLang 与 Agent 框架全景

与 AI 专栏的分工

本栏负责 PyTorch API、autograd、训练循环和可运行代码；模型结构、Attention 原理、KV Cache、推理服务与 AI Infra 在 AI 学习目录。遇到重叠主题时，先在本栏跑代码，再回 AI 栏看原理与系统边界。