刚刚！AMD 中文教程项目发布了

📌 一句话摘要

Datawhale 与 AMD 联合发布 Hello-ROCm，首个系统性 ROCm 中文开源教程，覆盖从环境搭建、推理部署、模型微调到底层算子优化的完整 AI 实战链路。

📝 详细摘要

本文是 Datawhale 与 AMD 联合发布的 Hello-ROCm 项目介绍。文章首先指出 ROCm 7.10.0 已支持 Python 虚拟环境无缝安装及 Linux/Windows 双系统，降低了 AMD GPU 的 AI 开发硬件门槛。但硬件门槛降低不等于学习路径清晰，Hello-ROCm 正是为此而生。项目系统性地覆盖了 AMD ROCm 平台上大模型的完整使用链路，分为四个阶段：Environment（统一环境基线）、Deploy（大模型推理部署，涵盖 LM Studio、vLLM、Ollama 等工具）、Fine-tune（大模型微调，包括 Qwen3、Gemma4 的 LoRA/Q-LoRA 配置）、Infra（算子与性能优化，涉及 HIP 算子、PyTorch 自定义算子）。此外还包含 References 精选资源库和 AMD Practice 社区案例。文章后半部分介绍了 Datawhale 与 AMD 共建的 AI 内容生态，将多个课程和算力资源串联，旨在打通从「知道 AI」到「优化 AI」的全路径。最后提供了读者交流群入口。

💡 主要观点

- ROCm 7.10.0 降低了 AMD GPU 的 AI 开发硬件门槛。 新版本支持在 Python 虚拟环境中无缝安装，并正式支持 Linux 和 Windows 双系统，使 AMD GPU 成为 NVIDIA 之外的可行选择。

Hello-ROCm 是首个系统性的 ROCm 中文开源教程。 项目覆盖从环境搭建、推理部署、模型微调到底层算子优化的完整链路，为 AMD GPU 上的 AI 实践提供了清晰的路径。

教程分为四个阶段：环境、部署、微调与底层优化。 第一阶段搭建可复现环境；第二阶段使用 vLLM、Ollama 等工具进行推理；第三阶段进行 LoRA/Q-LoRA 微调；第四阶段深入 HIP 算子与性能优化。

该项目是 Datawhale 与 AMD 共建 AI 内容生态的一部分。 Hello-ROCm 与 AMD 的其他课程和算力资源串联，旨在打通从入门到优化的全链路学习路径。

💬 文章金句

- 硬件门槛的降低并不意味着学习路径自动清晰。

Hello-ROCm 正是为这条路径而生。

📊 文章信息

AI 初评：80

来源：Datawhale

作者：Datawhale

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：5 分钟

字数：1054

标签： AI 开发, ROCm, AMD, 大模型部署, 模型微调

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