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经过实战检验的 PyTorch 训练方案，适用于所有领域——大语言模型（LLMs）、计算机视觉、扩散模型、医学成像、蛋白质/药物发现、空间组学、基因组学。涵盖训练循环、优化器选择（如 AdamW、Muon）、学习率调度、混合精度训练、调试以及系统性实验方法。适用于神经网络训练或微调、调试损失突增或内存溢出（OOM）问题、架构选型，或优化 GPU 吞吐量等场景。

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