升级PyTorch 2.6踩坑实录：从驱动兼容到生产救火！Pinterest团队顶着零宕机压力，先搞定Ubuntu 24和CUDA 12.6的基座，又智斗TorchScript死锁——关JIT profiling、弃用NVFuser才稳住服务。C++服务用宏定义巧妙跨版本，Caffe2遗产则靠Docker隔离续命。最绝的是DCGM指标丢失和cgroup驱动两记回马枪，最终靠主机监控改造和容器配置调优才通关。这波操作证明：框架升级从来不只是改版本号，而是全栈协同的精密手术。

Self-Forcing视频生成模型通过逐块自回归策略优化推理效率，但面临Python控制流、张量转换等编译挑战。采用torch.compile进行整图编译，消除Graph Break，显著提升性能。优化关键在于保持计算逻辑完全以张量形式表达，避免Host端参与，实现高效的CUDA执行。最终，整图编译在480P视频生成任务中实现47.6%的加速效果。

低延时精排预测(Realtime Predict, 以下简称RTP)服务是阿里巴巴智能引擎团队自研、支持集团内搜推算法模型落地服务的工程框架, 当前RTP对接的搜推模型, 训练和部署几乎都是建立在TensorFlow上的....

转转面向二手电商业务，在搜索推荐、智能质检、智能客服等场景落地了AI技术。在实践的过程中，也发现了存在GPU执行优化不充分，浪费计算资源，增加应用成本等问题。

此外还存在线上线下处理逻辑需要分别开发的情况，造成额外的开发成本和错误排查成本，对一些需要高速迭代的业务场景的负面影响不可忽视。本文将会重点介绍基于Torchserve进行推理服务部署架构优化的工程实践。

知识追踪（Knowledge Tracing）是根据学生过去的答题情况对学生的知识掌握情况进行建模，从而得到学生当前知识状态表示的一种技术。将深度学习的方法引入知识追踪最早出现于发表在NeurIPS 2015上的一篇论文《Deep Knowledge Tracing》，作者来自斯坦福大学。在这篇论文中，作者提出了使用深度知识追踪（Deep Knowledge Tracing, DKT）的概念，利用RNN对学生的学习情况进行建模，之后引出了一系列工作，2019年已经有使用Transformer代替RNN和LSTM并且达到了SOTA的论文。DKT作为知识追踪模型深度化的开山之作，在几乎所有的深度知识追踪模型中都作为baseline，而DKT作者给出的模型实现是基于lua语言的，为了能够让更多的研究人员更方便的使用，这里给出一种python的实现，采用的是pytorch框架。

本文通过详细且实践性的方式介绍了 PyTorch 的使用，包括环境安装、基础知识、张量操作、自动求导机制、神