TorchCode : Le Guide Complet du LeetCode pour PyTorch — Pratique d'Entretiens ML

TorchCode est le LeetCode pour PyTorch — pratiquez softmax, attention, GPT-2 depuis zéro avec auto-correction instantanée. 40+ problèmes, Jupyter. 1 400+ étoiles.

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Qu'est-ce que c'est ?

Les grandes entreprises (Meta, DeepMind, OpenAI) demandent d'implémenter les opérations fondamentales de mémoire. TorchCode = environnement structuré, pas de GPU nécessaire.

• Étoiles : 1 400+ ⭐ — Forks : 95

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40+ Problèmes en 6 Catégories

1. 🧱 Fondamentaux — ReLU, Softmax, LayerNorm, BatchNorm, RMSNorm, SwiGLU, Conv2d, Dropout, Embedding, GELU...
2. 🧠 Attention — Scaled Dot-Product, Multi-Head, Causal, GQA, Sliding Window, Linear, KV Cache, Cross, RoPE, Flash
3. 🏗️ Architecture — GPT-2 Block, LoRA, ViT Patch, MoE
4. ⚙️ Training — Adam, Cosine LR
5. 🎯 Inférence — Top-k/p Sampling, Beam Search, Speculative Decoding
6. 🔬 Avancé — BPE Tokenizer, INT8 Quantization, DPO/GRPO/PPO Loss

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Comparaison

Fonctionnalité	TorchCode	LeetCode ML	d2l.ai
Auto-correction	✅	✅	❌
40+ problèmes ML	✅	Limité	Exercices
10 types attention	✅	❌	2-3
Flash Attention	✅	❌	❌
DPO/PPO Loss	✅	❌	❌

Quand choisir : Préparation entretiens ML — implémenter PyTorch depuis zéro.

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Conclusion

Le gap critique en préparation d'entretiens ML, comblé. 1.4K étoiles.

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