大规模分布式训练

解决AutoDL远程服务器训练大模型的常见问题：CPU内存不足与 SSH 断开

在使用远程服务器（如AutoDL）进行深度学习训练时，通常会遇到一些常见问题，比如由于数据加载导致的内存消耗过高，以及SSH连接中断后训练任务被迫停止。
微凉的衣柜·2024-09-04 17:26

我为什么参加弘丹写作训练营

我是一名纸媒自由撰稿人，从去年开始转型写自媒体。2019年年初，曾经参加过弘丹老师关于如何写听书稿的音频课程。那时，就对听书稿有了初步认识。通过一年来自媒体写作，我在写作过程中存在一下三个困惑：1、个人知识面比较窄，很难适应自媒体写作的要求。2、平时读书时，总是读完就忘记了，读书效果不明显。3、没有系统做过读书笔记，写作时当用到某些知识点时，好比是大海老针。鉴于以上三个困惑，加之以前对弘丹老师课程
木子可_a538·2024-09-04 17:02

Zero-Shot Image Classification总结

1任务说明现有的benchmark通过ImageNet-1k上预训练的Res101从已知类的训练集提取feature或者featuremap，然后对每一个类引入一个语义标签，可能是属性标签（attributelabel
夏日小光·2024-09-04 16:56

大数据学习｜理解和对比 Apache Hive 和 Apache Iceberg

文章目录数据模型与存储事务支持性能优化使用场景总结数据模型与存储Hive:Hive使用的是传统的关系型数据模型，数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中，通常是以文本格式（如CSV或TSV）或者二进制格式
进击的小白菜·2024-09-04 16:50

开源语音转文本Speech-to-Text大模型实战之Wav2Vec篇

本文将详细介绍如何利用开源语音转文本大模型进行实战，从模型选择、环境搭建、模型训练到实际应用，带您一步步实现语音转文本功能。
码上飞扬·2024-09-04 16:49

pytorch利用简单CNN实现葡萄病虫害图片识别

2实现思路实现思路是想通过pytorch做一个CNN模型的训练，然后根据给出的图片进行类型的预测。3数据集我没有数据集，仅有的一些图片是之前委托我做程序的bro给的
麦麦大数据·2024-09-04 16:19

kafka集群搭建

Kafka集群搭建一、概念说明它是一个分布式消息系统，由linkedin使用scala编写，用作LinkedIn的活动流（ActivityStream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。
java皮皮虫·2024-09-04 16:48

图像处理之蒸馏

它的基本思想是利用一个大型且复杂的模型（教师模型）来指导一个小型且简单的模型（学生模型）的训练。教师模型通常具有较高的性能和准确性，但由于其复杂性和计算成本，可能不适合在资源受限的环境中使用。
醉后才知酒浓·2024-09-04 15:13

基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解）

目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于深度学习在自然语言处理（NLP）领域近几年出现的
一颗洋芋·2024-09-04 15:41

【微服务】Etcd实现服务器注册和发现|Etcd、Eureka、Consul、Zookeeper 比较

目录Etcd、Eureka、Consul、Zookeeper的比较Etcd服务注册与发现的必要：etcd简介etcd分布式一致性算法etcd应用场景etcd安装服务注册与发现实例(go语言)服务注册的简单实现
bdview·2024-09-04 15:09

训练过程训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率可能的原因

每一个epoch训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率，这种现象不太常见，可能有以下几个原因：1.数据增强过强如果你在训练集上使用了较强的数据增强（如随机翻转、ColorJitter等），而验证集和测试集仅进行了基础的预处理
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

识别实验笔记和经验总结

在进行图像分类模型对比实验时，为了确保对比的公平性和可靠性，以下几个因素需要重点考虑：数据集的一致性：数据集分割：确保训练集、验证集和测试集的划分是一致的。各模型使用相同的训练数据和测试数据。
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

语义分割笔记

以下是一些关键因素及其对难度的影响：数据集质量：标注质量：高质量的标注对于训练有效的模型至关重要。如果标注存在错误或不一致，模型的性能会受到影响。
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。然后通过以下命令安装PyTorch：pipinstalltorchtorchvision导入库我们需要导入一些必要的库：importtorchimpo
Mr' 郑·2024-09-04 13:29

英伟达发布最新屠榜 Embedding 模型——NV-Embed-v2

介绍我们介绍的NV-Embed-v2是一种通用嵌入模型，它在大规模文本嵌入基准（MTEBbenchmark）（截至2024年8月30日）的56项文本嵌入任务中以72.31的高分排名第一。
吴脑的键客·2024-09-04 13:28

沟通力学习成长记录

世人是不是都只有遇到了问题时，才会想着去解决，想着去改变，其他人我不清楚，但我进入的沟通训练营里的伙伴们几乎都是。来到这里学到了吗？接下来我带你看看我们训练营里的故事。
花间一处草·2024-09-04 13:26

B/S架构与C/S架构简介

B/S架构与C/S架构简介1.联系与区别B/S（Browser/Server，浏览器/服务器）架构和C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构是两种常见的分布式系统架构模式。
像风一样自由2020·2024-09-04 13:28

GFP-GAN容器构建说明

一、介绍GFP-GAN是腾讯在人像复原、超分等方面的佳作，其基于FFHQ上训练，由70000张高质量图像组成。在训练过程中，将所有图像的大小调整为5122。
算家云·2024-09-04 12:23

Fréchet Inception Distance（FID）原理

具体步骤：特征提取：使用预训练的Inception模型分别对真实图像和生成图像进行处理，得到各自的特征向量。
代维7·2024-09-04 12:53

DDOS和CC攻击

DDOS攻击又称之为"分布式攻击",它使用非法数据淹没网络链路，这些数据可能淹没Internet链路，导致合法数据流被丢弃，DDOS攻击比旧时代的DOS（拒绝服务）更加可怕，规模极大，通常他们是以几百台计算机或甚至几万台以上的计算机进行以点试图掩没攻击为目标
wys2338·2024-09-04 12:50

始终关注人本身

那生活中我们要多做些什么，就相对容易训练自己的这种能力呢？把说给别人的
小海儿2·2024-09-04 11:50

运动时，小腿抽筋怎么办？

一般在大运动量训练和激烈比赛时发生的抽筋属于运动性抽筋，另有夜间抽筋，两者均较常见。
足部健康与鞋研究中心·2024-09-04 11:42

Flink详解系列之八--Checkpoint和Savepoint

一、Checkpoint获取分布式数据流和算子状态的一致性快照是Flink容错机制的核心，这些快照在Flink作业恢复时作为一致性检查点存在。
王吉吉real·2024-09-04 11:53

硅谷裁员10万人，一个时代结束了！

这是这家科技巨头18年来历史上首次大规模裁员，裁员数约占员工总数的13%。11月14日，Twitter裁员高潮再起，4400名外包员工遭解雇。而就在半个月前，马斯克刚刚挥刀砍掉了7500
军哥手记·2024-09-04 11:11

《出苍茫》三八八 迷失之森的异常

而在迷失之森东部边缘地带之外不远的地方，也正是魔法元素潮汐爆发后，天空中出现巨大裂缝的所在，也是星族从星界大规模来到蓝姆的主要通道。这里一直是由星族远征军之中的血族高手守卫。
佛朗西斯_阿道克·2024-09-04 10:10

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。
小陈phd·2024-09-04 10:07

爆炸消息：RNG打完MSI，“家”被偷了，Bin离队加入BLG！

有玩家发现Uzi在韩服rank的训练强度非常低，一周只打了20场不到的排位赛，把大部分时间用来玩FPS游戏，Uzi征战夏季赛的可能性几乎为零。随着
游戏酱park·2024-09-04 10:42

《预备青春期》读后感

这时教练将全体队员召集在一起，他现在已经没有时间再进行任何的训练。教练给队员们最后的鼓励和指导，提醒他们需要注意的事项。他知道一旦比赛开始，就没有机会教导他的队员们了，而事实
像爱孩子一样爱自己·2024-09-04 09:37

sumo carla 自动驾驶联合仿真 安装 配置 教程 开发 驾驶模拟 强化学习

自动驾驶联合仿真安装配置教程开发驾驶模拟强化学习轨迹预测轨迹规划标题：基于SUMO和CARLA的自动驾驶联合仿真系统安装与配置：教程与开发探索摘要：随着自动驾驶技术的迅猛发展，仿真环境在自动驾驶系统的评估、训练和验证中扮演着重要的角色
jZhUeZPQZw·2024-09-04 09:33

情绪9.3勇敢去闯837/1000nvc日记2021.11.13-14

周末忙碌，带娃去医院、参加舞蹈训练、组织现金流游戏，顺道清洗烟机，忙碌而紧凑。世界就在眼前，勇敢去闯，世界才会向我走来。给自己打分9.3分。因为已经开始走向新世界。昨日之事：1、静坐十分钟，完成。
阿白不急·2024-09-04 09:46

孟母堂［考古中国，表里山河］第11天

太原古城嗨大家好我是李思妍今天是二零二二年八月十一日，早上训练完，吃饭的时候，胡老师问今天干什么，陈团长提出去玩，于是我们就出发了，半道的时候又去修车，加了一个座位，等待的过程中，奶头乐了一会儿，就到了太原古城
赛季连冠者·2024-09-04 08:24

祖国就是温暖安全的“诺亚方舟”

2011年初，利比亚国内安全局势出现动荡，中国政府在暴乱第二天就启动国家I级响应，开展了新中国成立以来最大规模的有组织撤离海外中国公民行动，海陆空联动，12天成功撤出35860名侨民，展现出的强大的中国力量令世界为之震颤
布衣暖暖·2024-09-04 08:53

[Algorithm][综合训练][栈和排序][加减]详细讲解

目录1.栈和排序1.题目链接2.算法原理详解&&代码实现2.加减1.题目链接2.算法原理详解&&代码实现1.栈和排序1.题目链接栈和排序2.算法原理详解&&代码实现解法：栈+贪心->每次尽可能先让当前需要的最大值弹出去vectorsolve(vector&a){intn=a.size();vectorhash(n+1,false);vectorret;intaim=n;stackst;for(au
DieSnowK·2024-09-04 08:54

关于演讲我Get到的点，你知道吗？20180710

经过了14天的跃迁打卡训练后，我不在觉得普通话是阻止我前进的脚步，只要讲出自己的内心就好。
白菜悠悠·2024-09-04 07:19

【架构-29】RPC

RPC（RemoteProcedureCall，远程过程调用）框架是一种用于实现分布式系统中不同节点之间通信和调用的技术框架。一、为什么需要RPC？
W Y·2024-09-04 07:44

Pytorch问题处理：Pytorch distributed RuntimeError: Address already in use

Pytorch报错如下：PytorchdistributedRuntimeError:Addressalreadyinuse原因：模型多卡训练时端口被占用，换个端口就好了。
道纪书生·2024-09-04 06:42

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。
杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

它由几个关键组件组成：Transformers：这是一个基于PyTorch的库，提供了各种预训练的NLP模型，如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。
东华果汁哥·2024-09-04 06:39

亚马逊优惠券怎么收费(读懂亚马逊优惠券使用规则是什么

主打：带货高补贴，深受各位带货团队长喜爱（训练营导师每天出单带货几万单）。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。送万元推
高省爱氧惠·2024-09-04 06:27

揭开分布式系统的神秘面纱：Java中的分布式链路追踪详解

引言在当今微服务和分布式系统日益普及的背景下，系统中各个服务之间的调用关系变得异常复杂。如何有效地监控和诊断这些服务调用链路，成为了每个开发者不得不面对的问题。
๑҉ 晴天·2024-09-04 05:32

股票模拟交易训练日志(442)

目标:100万1.12883.1650000股3.02>2.932.9988203300股112.4>104.93.11867.3630000股5.51>5.334.16680.75200000股0.66>0.645.33834.1960000股4.05>3.776.18134.2355000股4.1>3.88剩下:18750空闲的时候也会看股票，今天很多股票也有回调迹象。说真的，很想买入一些，可
黄鸿昊·2024-09-04 05:10

NLP中的词向量及其应用

词向量是文本在n维空间中的分布式表示。这些是解决大多数NLP问题所必需的。领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如
喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

基于人工智能的智能客服系统

目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论
嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

基于人工智能的文本情感分析系统

目录引言项目背景环境准备硬件要求软件安装与配置系统设计系统架构关键技术代码示例数据预处理模型训练模型预测应用场景结论1.引言文本情感分析是一种自然语言处理技术，用于识别和提取文本中的情感信息。
嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

三，Hive的分桶详解

比如表buck(目录，里面存放了某个文件如sz.data)文件中本来是1000000条数据，由于在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便，所以我们可以分
__元昊__·2024-09-04 04:02

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。
俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

分布式锁的实现：ZooKeeper 的解决方案

在分布式系统中，不同的服务或进程需要访问共享资源时，常常需要一种机制来确保在同一时刻只有一个服务或进程能够访问资源。这种机制被称为分布式锁。
Lill_bin·2024-09-04 04:56

绘本讲师训练营（47期）3|21《绘本有什么了不起？》—绘本阅读练功坊

阅读从想象力开始，幼儿时期是想象力最佳德时期，而想象力是抽象思维的铺垫，通过想象力的发挥，才能让阅读从对图像的外部观看进展为内在思维与感受的心灵活动，如绘本《神奇的蓝色水桶》从封面，书名页，内文，进行详细的介绍，让人一目了然。图片发自App阅读的多元探索，作者用两本同样以“幸福”为主题的绘本，让我们体验“幸福”的不同滋味，如绘本《带来幸福的醡浆草》领悟到：有好朋友是幸福，能好好吃一顿饭是幸福，甚至
4980b9f725a7·2024-09-04 04:26

孕晚期饮食

孕晚期饮食以清淡去胎毒为主[呲牙]为了更顺利分娩哪吒宝贝，也为了宝贝更加健康……足月后依旧可以训练，但是需要根据胎儿入盆情况以及宫颈长度来定……[呲牙][呲牙]图片发自App
Canli婧·2024-09-04 04:48

库德利亚夫采夫：科尔亚达和阿利耶夫进入优秀选手行列，但是跳跃稳定性没有

“训练中他们要做，但是保证安
云游四方的旅人·2024-09-04 04:11
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