多GPU并行训练第7页

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！

三花AI·2025-03-22 15:49

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6

溯源006·2025-03-22 14:47

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容

Geeksongs·2025-03-22 14:14

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

但是，RM和SFT微调之间存在几个关键差异：训练数据差异：对于SFT微调，数据是查询（query）和答案（answer）拼接在一起。

u013250861·2025-03-22 13:31

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

【软件架构系列：一文读懂数据流体系结构风格】

二、数据流体系结构风格的类型（一）批处理风格（二）连续数据流风格三、数据流体系结构风格的特点（一）数据驱动一切（二）模块化与可复用性强（三）易于并行处理四、数据流体系结构风格的优势（一）维护轻松（二）扩展容易

youngerwang·2025-03-22 12:52

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。

AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

Python连接StarRocks全流程实践: SQL文件调用与Pandas混合优化

文章目录一环境准备与连接方法1.安装核心依赖库2.连接字符串配置3.多模式连接验证二SQL文件调用与动态执行1.外部SQL文件结构设计2.Python动态加载执行三Pandas混合使用技巧1.查询结果直接转

ToreanonyTang·2025-03-22 12:19

GPU计算的历史与CUDA编程入门

GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究，如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。

己见明·2025-03-22 12:49

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）

学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

kafka 的 message 包括哪些信息

当magic的值为1的时候，会在magic和crc32之间多一个字节的数据：attributes(保存一些相关属性，比如是否压缩、压缩格式等等)；如果magic的值为0，那么不存在attributes

weixin-80213251·2025-03-22 11:47

GTC 2025 中文在线解读

作为GPU计算领域的基石，CUDA通过其编程语言、编译器、运行时环境及核心库

扫地的小何尚·2025-03-22 11:17

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。

Honeysea_70·2025-03-22 10:09

无人机4G双链路技术分析！

2.多模通信模块与协议支持集成双SIM卡或eSIM，兼容多运营商网络，支持多频段（如LTE-FDD/TDD）。需适配通信协议（如TCP/IP优化、QoS保障），确保数据完整性。3.数据分流与聚合数据分

云卓SKYDROID·2025-03-22 10:08

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？

努力毕业的小土博^_^·2025-03-22 10:07

稳定运行的以Microsoft Azure SQL database数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤

提高以MicrosoftAzureSQLDatabase为数据源和目标的ETL性能需要综合考虑数据库查询优化、数据加载策略、并行处理、资源管理等方面。通过合适的索引、查询优化、批量处理、增量加

weixin_30777913·2025-03-22 09:56

golang是如何回收goroutine的

然而，一个程序如果产生许多这样生命周期很短的goroutine，那将会花费相当多的时间来创建和销毁它们。2.生命周

double12gzh·2025-03-22 09:54

压差/风量机电一体化系统-空气流向管理系统-SKLX 空气流向控制器-实现空气流向自动化控制和精细化管理

空气流向管理系统配置产品SKGL空气流向管理主机SKLX空气流向控制器SKFL风量/风压探测器SKJG压差探测器SKYC/T微压差探测器SKYC/K联动控制器SKGD手动控制器SKFQ电动执行器电动压差动态调节阀电动多工况定风量阀

2408_89743128·2025-03-22 09:53

AI工具如何改变编程学习？Trae IDE与Claude 3.5的实践案例

今天，咱们就来好好聊聊AI工具，特别是TraeIDE和Claude3.5这两个工具，在学习FastAPI和构建知识图谱的时候有多厉害，还有它们对编程行业会有什么影响。

黑金IT·2025-03-22 08:45

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

Python实战：开发经典猜拳游戏（石头剪刀布）

基础知识点与代码实现1.游戏逻辑与流程2.代码分步实现2.1导入必要模块2.2定义游戏规则函数2.3生成计算机选择2.4判断胜负逻辑2.5主循环与交互3.代码运行效果示例第二部分：功能扩展与优化1.添加计分系统2.支持多轮游戏与退出选择

藍海琴泉·2025-03-22 06:23

蓝桥杯动态规划实战：从数字三角形到砝码称重

适合人群：蓝桥杯备考生|算法竞赛入门者|DP学习实践者目录一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷2.砝码称重：背包问题的变形二、蓝桥杯高频算法考点三、蓝桥杯DP专项训练题四、备考建议一

藍海琴泉·2025-03-22 06:22

策略模式详解：实现灵活多样的支付方式

多支付方式的实现：策略模式详解策略模式（StrategyPattern）是一种行为设计模式，它定义了一系列算法，并将每个算法封装起来，使它们可以互换使用。策略模式使得算法可以独立于使用它的客户端变化。

Dong雨·2025-03-22 05:50

原创LabVIEW与台达EtherCAT运动控制卡完整测试程序代码

可实现单轴、多轴运动控制。

LabVIEW热爱者·2025-03-22 05:50

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践，我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足：如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。

同学小张·2025-03-22 05:43

【论文阅读】PERSONALIZE SEGMENT ANYTHING MODEL WITH ONE SHOT

PERSONALIZESEGMENTANYTHINGMODELWITHONESHOT原文摘要研究背景与问题：SAM是一个基于大规模数据预训练的强大提示框架，推动了分割领域的发展。

s1ckrain·2025-03-22 04:42

DeepSeek-R1核心技术深度解密：动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析

DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘：从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE（MixtureofExperts

Coderabo·2025-03-22 04:41

代码随想录算法训练营第八天| 344 反转字符串、541 反转字符串II

这两天开的是字符串专题，我准备在做题的时候用C++做一遍，再用C做一遍，因为一直刷leetcode用的都是C++，导致C的基础太薄弱了，之后工作中有可能用到C，相当于再复习复习一、Leetcode344反转字符串题目链接：Leetcode344反转字符串这道题很简单，这才是真正的简单题voidreverseString(char*s,intsSize){intleft=0,right=sSize-

Anjoubecoding·2025-03-22 04:33

百某田网任务脚本

多账号支持：支持多个账号的登录和管理，账号信息通过baitianGameCookie变量传入，可以通过@或换行符分隔多个账号。积分兑换：根据配置的兑换ID进行积分兑换操作，支持选

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2025-03-22 04:03

SATA（Serial Advanced Technology Attachment）详解

一、SATA的定义与核心特性SATA（串行高级技术附件）是一种用于连接存储设备（如硬盘、固态硬盘、光驱）的高速串行接口标准，取代了早期的PATA（并行ATA）。

美好的事情总会发生·2025-03-22 03:26

table合并行

{{scope.row.gdLength/10}}importtype{TableColumnCtx}from'element-plus';consttableData=[{"id":6140,"projectId":1306,"projectName":"","sectionId":12985,"sectionName":"YYZQ-9标","tunnelId":96160,"tunnelNam

花归去·2025-03-22 03:23

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

随着深度学习技术的飞速发展，通过构建和训练神经网络模型，手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

本地锁 vs 分布式锁详解

synchronizedJVM内置，修饰方法或代码块，重量级锁，自动释放ReentrantLockJUC提供，支持可重入、可中断、公平锁、Condition等StampedLock支持读写锁和乐观读，适合读多写少场景

重生之我在成电转码·2025-03-21 23:56

模拟退火算法：原理、应用与优化策略

本文详细阐述模拟退火算法的原理，深入分析其核心要素，通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用，并探讨算法的优化策略与拓展方向，为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导，助力该算法在多领域的高效应用与创新发展

尹清雅·2025-03-21 22:46

Sqoop安装部署

并行化处理基于MapReduce实现并行导入导出，提升大数据量场景的效率。自

愿与狸花过一生·2025-03-21 22:10

【AI 天才研究院】从 MoE 架构到 AGI：DeepSeek 将给未来带来哪些影响？

FP8低精度训练：DeepSeek采用了FP8

AI天才研究院·2025-03-21 22:40

知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术

GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行，但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。

一休哥助手·2025-03-21 21:06

解析稳定率达99.99%！合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”

训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素，近期，上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线，基于领先的智能文档处理技术，对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理

·2025-03-21 21:56

MySQL 进阶学习文档

不同引擎独立管理数据存储，可动态选择1.2主流引擎对比特性InnoDB（默认）MyISAMMemory事务支持✅支持❌不支持❌不支持锁粒度行锁表锁表锁外键支持✅支持❌不支持❌不支持存储位置磁盘磁盘内存适用场景高并发事务读多写少临时数据缓存选择建议

你曾经是少年·2025-03-21 19:49

LoadRunner 11 性能测试全面教程

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：LoadRunner11（LR11）是HP开发的一款企业级性能测试工具，支持多应用程序类型的负载测试，用于性能评估、瓶颈识别和系统优化。

金融先生-Frank·2025-03-21 19:19

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。

Nerous_·2025-03-21 19:15

VRRP协议介绍及一些常见问题

VirtualRouter）角色划分VRRP组（VRRPGroup）3.VRRP工作机制设备状态主路由器选举特殊情况：VRRP出现优先级0和255故障切换4.VRRP特性抢占模式（Preemption）多网关负载分担

cocologin·2025-03-21 18:43

路由交换技术——多私网下NAPT、FTP服务公网映射配置的实验

网络地址转换（NAT）技术概述1.定义与背景网络地址转换（NetworkAddressTranslation,NAT）是一种在IP数据包传输过程中修改源或目标IP地址及端口的技术，主要用于解决IPv4地址短缺问题。随着互联网设备激增，NAT通过允许多个设备共享单一公网IP地址，显著延缓了IPv4地址耗尽的速度。2.工作原理NAT的核心是通过中间设备（如路由器、防火墙）建立内网私有地址与外网公有地址

「J1e」·2025-03-21 18:41

【nnUnetv2】Code复现

相反的，把重心放在：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations

是Winky啊·2025-03-21 18:35

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