「Accelerate」提供了一个简单的 API,将与多 GPU 、 TPU 、 fp16 相关的样板代码抽离了出来,保持其余代码不变。PyTorch 用户无须使用不便控制和调整的抽象类或编写、维护样板代码,就可以直接上手多 GPU 或 TPU。
accelerate 是huggingface开源的一个方便将pytorch模型迁移到 GPU/multi-GPUs/TPU/fp16 模式下训练的小巧工具。
一般pytorch需要用户自定义训练循环,可以说有1000个pytorch用户就有1000种训练代码风格。
机器之心报道 作者:力元 多数 PyTorch 高级库都支持分布式训练和混合精度训练,但是它们引入的抽象化往往需要用户学习新的 API 来定制训练循环。许多 PyTorch 用户希望完全控制自己的训练循环,但不想编写和维护训练所需的样板代码。Hugging Face 最近发布的新库 Accelerate 解决了这个问题。 「Accelerate」提供了一个简单的 API,将与多 GPU 、 TPU 、 fp16 相关的样板代码抽离了出来,保持其余代码不变。PyTorch 用户无须使用不便控制和调整的抽象类
大型语言模型(llm)已经彻底改变了自然语言处理领域。随着这些模型在规模和复杂性上的增长,推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。
tkinter 是 Python下面向 tk 的图形界面接口库,可以方便地进行图形界面设计和交互操作编程。tkinter 的优点是简单易用、与 Python 的结合度好。tkinter 在 Python 3.x 下默认集成,不需要额外的安装操作;不足之处为缺少合适的可视化界面设计工具,需要通过代码来完成窗口设计和元素布局。
本文的操作环境:ubuntu,Python2.7,采用的是Pycharm进行代码编辑,个人很喜欢它的代码自动补齐功能。
很多开发者会基于云厂商提供的API或者SDK进行二次开发,但是可能因为不熟悉云上资源的特点,或是难以找到API/SDK优雅的使用姿势,导致二次开发的过程中困难重重。笔者在本文中,将为大家介绍一套适用于使用API/SDK控制云资源的分布式任务调度框架,以及对此框架的瓶颈分析和优化思路。这套框架已经在腾讯云多款PAAS产品中经受了考验,是高效而稳定的。
在之前章节中已经学习了tkinter的大量知识,但仍然有部分知识是没有覆盖到的,换句话说,本教程并不是一本事无巨细的帮助文档,未提到的知识,我将在项目实战中列出,根据具体使用场景来学习。
from tkinter import * from tkinter import messagebox class Application(Frame): def __init__(self,master=None): # Frame是父类,得主动的调用父类 的构造器 super().__init__(master) # super() 代表的是父类的定义,而不是父类的对象 self.master = master self.
题图摄于长安街 本篇转发TAP系列文章之九,Tanzu Application Platform (TAP) 的应用开发加速器。 背景 对于开发人员来说,尤其是新加入的人员来说,一直以来都有个困惑,那就是如何高效地启动应用开发。通常情况下,开发部门通过一定时间的积累,会有相关的开发规范和项目规范。 如何让新人能够最快的适应这些规范,项目该怎么建,配置该怎么写,代码依赖库有哪些,注释怎么写等等,都是需要解决的问题。否则,每个开发人员写的项目将会五花八门,到最后无人能够读懂而没法接手,更谈不上更新维护。
Deconstruct the Stable Diffusion pipeline
传统的 Web APP 的开发基本上不会涉及到菜单,但是在 Electron 里面它提供了对于菜单全面的控制,你可以通过 Menu、MenuItem 模块来创建应用所需的自定义菜单。这篇文章我们一起探讨下 Electron 中有哪些菜单种类,又是如何通过代码去自定义菜单的?
深度神经网络 (DNN) 是一种人工神经网络(ANN),在输入层和输出层之间具有多层。有不同类型的神经网络,但它们基本由相同的组件组成:神经元、突触、权重、偏差和函数。这些组件的功能类似于人类大脑,可以像任何其他 ML 算法一样进行训练。
要创建自定义菜单,你需要使用 Electron 的 Menu 模块。下面是个例子:
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250K波特率时,在J1939高、低导线间的电压从0到1每秒变化250K次是可能的。用一个高频示波器可以看到此电压变化。
最近在练习一个关于python项目的列表,拿到列表看到这是要实现一个记事本功能,刚开始拿到题目真有点懵。虽然用python实现excel的处理已经很熟悉了,且已经把python的知识点都学了一遍,但是用起来还是不顺手呐。尤其是试验之后发现一定要用类实现起来才简单一些,对于这1点 ---类,,要知道本人已经接触c语言多年,但对于面向对象还是一窍不通。好吧,再去翻python关于类的知识,终于给整出来一点门道了。还是代码中解释吧。 注意:这是基于Python3。
大数据文摘转载自微软亚洲研究院 随着人工智能技术的快速发展,ChatGPT、New Bing、GPT-4 等新产品和新技术陆续发布,基础大模型在诸多应用中将发挥日益重要的作用。目前的大语言模型大多是自回归模型。自回归是指模型在输出时往往采用逐词输出的方式,即在输出每个词时,模型需要将之前输出的词作为输入。而这种自回归模式通常在输出时制约着并行加速器的充分利用。 在许多应用场景中,大模型的输出常常与一些参考文本有很大的相似性,例如在以下三个常见的场景中: 1. 检索增强的生成。New Bing 等检索应用在响
参考文章:张俊林《FFM及DeepFFM模型在推荐系统的探索》https://zhuanlan.zhihu.com/p/67795161
在sdk manager中Intel x86 Emulator Accelerator(HAXM installer)后面显示 NOT compatible with windows
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第一条是显式建模特征交互,提升模型对交叉特征的捕获能力。(如Wide&Deep,PNN,FNN,DCN,DeepFM,AutoInt等)
本质上NER是一个token classification任务, 需要把文本中的每一个token做一个分类。
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