pytorch分布式训练第20页

HarmonyNext 实战：基于 ArkTS 的分布式任务调度与资源优化方案

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式任务调度与资源优化方案引言在现代分布式系统中，任务调度与资源优化是提升系统性能和效率的关键。

·2025-03-12 22:21

Docker-compose编排部署Kafka伪分布式集群(为后续实验搭建基础环境)

本实验参照官网http://kafka.apache.org/documentation/构建,为后续了解kafka应用做环境准备。搭建环境：MAC10.15docker19.03.4docker-composeversion1.24.1jdk1.8以上(对于kafka2.x以上版本已遗弃对jdk1.7的支持)zookeeper-3.4.14(这里没使用kafka自带zk,而使用外置zk,这里zk

F_Hello_World·2025-03-12 22:13

守护你的网络堡垒：Nginx限速策略对抗DDoS攻击

在当今互联网安全威胁日益严峻的背景下，分布式拒绝服务（DDoS）攻击已经成为许多网站和服务提供商的心头大患。

墨夶·2025-03-12 22:11

基于pytorch的神经病网络搭建学习

1.pycharm中code方法的使用1.1父类重写技巧操作：在需要重写的方法上右键，选择code-->Generate>OverrideMethods。作用：自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs)->None:super().__in

停走的风·2025-03-12 21:11

大数据学习（60）-HDFS文件结构

大数据学习&&系列专栏：哲学语录:承认自己的无知，乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、体系结构HDFS是一个标准的主从(Master/Slave)体系结构的分布式系统

viperrrrrrr·2025-03-12 21:08

基于hf的trl框架的deepseek-r1-zero实现与训练

导入模块和promt格式"""Reference:"""importreimporttorchfromdatasetsimportload_dataset,DatasetfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMfromtrlimportGRPOConfig,GRPOTrainer#LoadandprepdatasetSYSTE

喂喂喂喂位·2025-03-12 20:00

面试基础---分布式架构基础消息队列Kafka vs RabbitMQ vs RocketMQ 对比

分布式架构消息队列深度解析：KafkavsRabbitMQvsRocketMQ引言在高并发、高可用的分布式系统中，消息队列是实现异步通信、流量削峰、系统解耦的核心组件。

WeiLai1112·2025-03-12 19:27

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手

weixin_40941102·2025-03-12 19:55

【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪，解锁大型语言模型的潜力

本文介绍了稀疏专家激活修剪（SEAP）方法，这是一种无需训练的修剪方法，通过选择性地保留与任务相关的参数来降低推理开销。

东临碣石82·2025-03-12 19:53

在本地部署DeepSeek等大模型时，需警惕的潜在安全风险

在本地部署DeepSeek等大模型时，尽管数据存储在本地环境（而非云端），但仍需警惕以下潜在安全风险：1.模型与数据存储风险未加密的存储介质：若训练数据、模型权重或日志以明文形式存储，可能被物理窃取（如硬盘丢失

安当加密·2025-03-12 18:19

51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving，自动驾驶通用预测模型

作者提出了通用的大规模自动驾驶视频预测模型GenAD，在实现过程中，进一步提出了迄今为止最大的自动驾驶场景训练数据集OpenDV-2K。

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 18:18

Git 的基本概念和使用方式。

Git是一种分布式版本控制系统，用于跟踪文件和目录的变化。Git的基本概念和使用方式如下：仓库（Repository）：Git仓库是用来存储项目文件和历史记录的地方。

w2361734601·2025-03-12 18:47

分布式系统架构设计原理与实战：理解并使用分布式搜索引擎

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍在当代互联网时代，随着互联网的迅速发展、信息量的爆炸性增长，人们对获取新信息的渠道越来越多，需要快速而准确地检索信息。基于这一需求，许多网站都提供搜索功能。目前，搜索引擎服务主要由传统的基于数据库检索技术向云端托管的检索服务器和搜索引擎框架组成。由于传统的基于数据库检索方式具有很高的查询效率，因此可以满足一般用户的搜索需求；但是，对于一些高级的功能要求或是特

AI天才研究院·2025-03-12 18:47

HarmonyNext实战：基于ArkTS12+的高性能分布式任务调度系统开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS12+的高性能分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式任务调度是一个关键的技术领域，尤其是在多设备协同场景下。

·2025-03-12 18:43

基于HarmonyNext的跨设备分布式数据同步实战指南

基于HarmonyNext的跨设备分布式数据同步实战指南引言在现代应用开发中，跨设备数据同步是一个复杂但至关重要的需求。

·2025-03-12 17:12

YashanDB分布式节点间SSL连接配置

本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%95%B0%E6%8D%AE%...分布式节点间通信网络（DIN

·2025-03-12 17:11

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台区块链应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台区块链应用开发引言区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术，近年来在金融、供应链、物联网等领域得到了广泛应用。

·2025-03-12 17:11

HBase2.6.1部署文档

1、HBase概述ApacheHBase是基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）之上的分布式、列存储、NoSQL数据库。

CXH728·2025-03-12 17:10

Hive-4.0.1版本部署文档

Hadoop：Hive需要依赖Hadoop进行分布式存储，建议安装Hadoop3.x版本（本实验采用的是hadoop3.3.6）。

CXH728·2025-03-12 16:10

java微服务项目简历_微服务框架-SpringCloud简介

前面一篇文章谈到微服务基础框架，而Netflix的多个开源组件一起正好可以提供完整的分布式微服务基础架构环境，而对于SpringCloud正是对Netflix的多个开源组件进一步的封装而成，同时又实现了和云端平台

程序员道道·2025-03-12 16:39

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。

wanhengidc·2025-03-12 16:38

Sglang部署大模型常用参数详解

Sglang部署大模型常用参数详解常用启动命令HTTP服务器配置API配置并行处理张量并行数据并行专家并行内存和调度其他运行时选项日志记录多节点分布式服务LoRA内核后端约束解码推测解码双稀疏性调试选项优化选项参数概览常用启动命令要启用多

小树苗m·2025-03-12 16:36

【模型调优的深入分析与Python实践】

其核心目标是在以下两者间找到平衡：泛化能力∝1过拟合风险\text{泛化能力}\propto\frac{1}{\text{过拟合风险}}泛化能力∝过拟合风险1二、调优注意事项1.数据层面确保训练集/验证集

蝉叫醒了夏天·2025-03-12 15:30

DeepSeek开源周：面向大模型训练的三个工具包

在2025年的开源周中，DeepSeek推出了一系列旨在优化大规模模型训练效率的工具。

花生糖@·2025-03-12 15:28

神经网络探秘：原理、架构与实战案例

本文旨在深入剖析神经网络的原理、常见架构，并通过一个实际的代码案例，带领读者亲手实践神经网络的构建与训练过程。无论你是机器学习初学者，还

二川bro·2025-03-12 14:56

Golang与Erlang有哪些差异

以下是它们之间的一些关键差异：1.语言设计目标：Erlang：设计用于构建高度并发、容错和分布式的系统，特别是在电信和实时系统中表现优异。它强调利用消息传递进行并发处理和故障恢复。

·2025-03-12 13:57

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

它结合了自编码器（Autoencoder）的结构和变分推断（VariationalInference）的思想，能够从数据中学习有意义的潜在表示，并生成与训练数据相似的新样本。

AndrewHZ·2025-03-12 12:43

基础算法训练2

基础算法1链接目录最长公共前缀两数之和删除字符串中所有相邻重复项n叉树的层序遍历最后一块石头的重量第N个泰波那契数图像渲染迷宫中离入口最近的出口矩阵课程表最长公共前缀14.最长公共前缀-力扣（LeetCode）在解决这道题时，巧妙运用String类的两个方法，能让解题过程变得十分轻松。首先，我们需要确定一个查找公共前缀的标准。这里，我们选择数组中的第一个字符串作为标准。不过，在此之前，必须对边界情

祁小白2024·2025-03-12 12:42

崖山YashanDB：下一代国产分布式数据库的架构革新与行业实践

deepseek智能体目录第一章：YashanDB的崛起背景与战略定位1.1国产数据库的破局时刻1.2YashanDB的差异化定位第二章：核心技术架构解析2.1存储引擎：LSM-Tree的革新设计2.2分布式事务引擎

Lethehong·2025-03-12 12:42

Phi-4-multimodal：图、文、音频统一的多模态大模型架构、训练方法、数据细节

训练过程包括多阶段优化，确保在不同模式和任务上的性能，数据来源多样，覆盖高质量网络和合成数据。

余俊晖·2025-03-12 12:40

在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

环境：LoRA微调问题描述：在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:38

Kafka 深入解析：架构原理、基本使用及丢数据场景分析

Kafka是一个高吞吐、分布式的消息队列系统，被广泛应用于日志处理、流式数据处理和事件驱动架构。本篇文章将详细介绍Kafka的架构原理、基本使用方法，并分析Kafka可能的丢数据场景及其解决方案。

唐唐爱吃糖111·2025-03-12 11:36

springboot中的观察者模式

SpringBoot中的观察者模式与消息通信机制深度解析引言在现代分布式系统中，模块解耦和高效通信是系统设计的核心挑战。

stayhungerstayflush·2025-03-12 11:34

weka 决策树

-synopsisor-infoOutputsynopsisforclassifier(useinconjunctionwith-h)-t（trainfile，训练文件，通常训练时只需要此文件即可，会进行

marui1982·2025-03-12 11:03

大模型微调：定义、方法、应用与未来展望

一、定义与意义（一）微调的定义大模型微调是指在预训练模型的基础上，通过特定领域的数据集对模型进行进一步训练的过程。

软件职业规划·2025-03-12 11:33

扩散 Transformer 策略：用于通才视觉-语言-动作学习的规模化扩散 Transformer

最近，在多样化的机器人数据集上进行预训练的大型视觉-语言-动作模型，已展示出利用少量域内数据泛化到

三谷秋水·2025-03-12 10:27

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。

yyc_audio·2025-03-12 10:26

Python训练的机器学习模型【保存】和【加载】的方法？

一.为什么要保存训练好的模型由于传统训练机器学习模型，需要耗费大量的人力和资源。因此，将训练好的模型保存成为一件特别重要的事情。

福葫芦·2025-03-12 09:22

JSON-RPC-CXX深度解析：C++中的远程调用利器

随着软件系统的日益复杂和分布式架构的广泛应用，高效的远程过程调用成为构建强大应用程序的关键。JSON-RPC以其简洁的JSON数据格式，使得不同的系统之

极地星光·2025-03-12 09:22

Java集成消息队列实战：从RabbitMQ到Kafka的完整解决方案 [特殊字符]

一、为什么消息队列是分布式系统的血脉？

添砖Java中·2025-03-12 09:51

深入解析模型蒸馏（Knowledge Distillation）：原理、方法与优化策略

深入解析模型蒸馏（KnowledgeDistillation）：原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长，训练和部署大模型的计算成本也越来越高。

赵大仁·2025-03-12 09:48

深入理解分布式锁：原理、应用与挑战

但是在分布式环境中，这种线程间的锁机制已经不起作用了，因为系统会被部署在不同机器上，这些资源已经不是在线程间共享了，而是进程之间共享资源。为了解决这个问题，分布式锁应运而生。本文将详

·2025-03-12 09:23

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解（含模型数据流梳理）

24年5月，北京大学、国防创新研究院无人系统技术研究中心、中国电信人工智能研究院联合发布了DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving。DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

以下是一些主流的Transformer模型：GPT系列GPT-2和GPT-3：由OpenAI开发的生成式预训练变换器模型，用于生成高质量的文本。GPT-Neo和GPT-J：由Eleuthe

TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

AIGC是怎么为拥有5000家门店的行业头部企业做内容分发？

最初，我们都沉浸在通过海量数据训练出超级智能的幻想中，但随着时间的推移，我们逐渐意识到，在商业应用中，技术的稳定性和可靠性远比单纯的先进性更为重要。

Tezign_space·2025-03-12 07:06

N1学习打卡笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊Onhot编码one-hot编码的基本思想是将每个类别映射到一个向量，其中只有一个元素的值为1，其余元素的值为0。

无涯学徒1998·2025-03-12 07:06

代理模式（Proxy Pattern）详解

远程访问：通过代理访问分布式系统中的远程对象（

FHKHH·2025-03-12 06:54

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。

6v6-博客·2025-03-12 06:23

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

阿_旭·2025-03-12 05:51

cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集百度云

目前先进的基于视觉和机器人抓取方法都是在该数据集上训练过。该数据集共十组，每组100个物体，共计1000个物体，不仅包含物体的图像，还包含物体的抓取位姿。

工科pai·2025-03-12 05:20

推荐频道

pytorch分布式训练