注：shift+prt sc sys rq 组合键 截取屏幕部分NVIDIA driver install:1：NVIDIA官网下你机器所支持硬件的驱动 ： lspci | grep VGA2.搜索对应型号的NVIDIA驱动 下载：3.卸载原有驱动 a：sudo apt-get remove --purge nvidia* (针对deb文件) &nbs
自从ChatGPT发布以来，国内外的开源大模型如雨后春笋般成长，但是对于很多企业和个人从头训练预训练模型不太现实，即使微调开源大模型也捉襟见肘，那么直接部署这些开源大模型服务于企业业务将会有很大的前景，本文将介绍七中主流的LLM推理和服务开源库。 下面首先来总结一下这些框架的特点，如下表所示：
比如mac环境下在某个路径下面跑celery的任务，celery -A msg_task worker 对于这一段语句的理解其实就是用后面的这些参数跑起来celery的可执行文件；那具体是怎样跑起来的呢，分为如下的四个步骤。一：mac的环境变量 mac 一般使用bash作为默认shell，Mac系统的环境变量，加载顺序为： Ⅰ.(系统级别，系统启动就会加载) /etc/pr
在移动端做动画，对性能要求较高而通常的改变margin属性是性能极低的，即使使用绝对定位改变top,left这些属性性能也很差因此应该使用transform来进行动画效果，如transform:translateX(100px)原理：首先，浏览器绘制 DOM 的过程是这样子的：获取 DOM 并将其分割为多个层（layer）将每个层独立地绘制进位图（bitmap）中将层作为纹理（texture）上传
安装 进入 TensorRT 下载页 选择自己的版本下载，需注册登录和一些信息收集。 本文选择了 TensorRT-8.2.2.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz，可以注意到与 CUDA cuDNN 要匹配好版本。也可以准备 NVIDIA Docker 拉取对应版本的 nvidia/cuda 镜像，再 ADD TensorRT 即可
翻译来自百分点认知智能实验室 易显维 桂安春本文翻译自The NLP Cookbook: Modern Recipes for Transformer based Deep Learning Architectureshttps://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10640.pdfarxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.
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2024-08-21 11:20:55
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Transformer是什么呢？Transformer最早起源于论文Attention is all your need，是谷歌云TPU推荐的参考模型。目前，在NLP领域当中，主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，当前Transformer的流行程度已经大过CNN和RNN，它抛弃了传统CNN和RNN神经网络，整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成
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2024-03-31 07:36:17
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简介众所周知，transformer 架构是自然语言处理 (NLP) 领域的一项突破。它克服了 seq-to-seq 模型（如 RNN 等）无法捕获文本中的长期依赖性的局限性。事实证明，transformer 架构是 BERT、GPT 和 T5 及其变体等革命性架构的基石。正如许多人所说，NLP 正处于黄金时代，可以说 transformer 模型是一切的起点。
一年前，谷歌大脑推出了视觉Transformer，Transformer从NLP跨界到了CV，现在这项研究走得更远了。有20亿参数和30亿张图像加持，谷歌大脑近日又推出了视觉Transformer进阶版ViT-G/14,准确率提升至90.45%！近日，谷歌大脑团队公布了Vision Transformer（ViT）进阶版ViT-G/14，参数高达20亿的CV模型，经过30亿张图片的训练，刷新了Im
参考博文图解Swin TransformerSwin-Transformer网络结构详解【机器学习】详解 Swin Transformer (SwinT)论文下载（二）代码的下载与配置2.1、需要的安装包官方源码下载学习的话，请下载Image Classification的代码，配置相对简单，其他的配置会很麻烦。如下图所示：Install ： pytorch安装：感觉pytorch > 1.
本系列文章根据Intel开源GPU加速技术整理而得。前言在深度学习大行其道的今天，很少有人再关注底层GPU加速的实现。也许是因为实现起来太复杂，但更多的应该是无法快速编程，实现几亿个求解参数的快速实现，而用python接口只需要几行代码。不可否认的是，在一些场合，如果想实现GPU的加速，比如图像增强，图像去噪等，那么就必须要DIY一个加速代码。如果不具备这些知识，将很影响效率。或者说，你想写一个自
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2024-05-23 20:16:13
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if __name__ == '__main__': #只有当直接执行这个文件才会被执行
tf.app.flags 可以指定运行时的参数；设置随机数的种子：np.random.seed(0) 、tf.set_random_seed(0)；使用debug 跟踪项目进行学习；tenforflow 是静态图计算，先把图绘制好，再加入数据；静态图，适合语料库中句子长度差距不大，static_rnn
动态
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2024-10-09 07:43:54
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逐行注释，逐行解析。本地配备gpu环境可直接运行。相比cpu版本没有任何删减，增加的几行代码已做标识。 code from https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/5-1.Transformerimport numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import math
impo
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2024-05-10 07:05:09
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一、出现Segmentation Fault1. 文件打开失败却使用了fclose()；fclose找不到指针fp。 解决方法：当打开文件成功，即成功获得文件句柄后，再进行关闭句柄操作。 2. 文件正在写操作，异常断电、程序异常中断，导致文件损坏，在重新上电或者程序重新启动后，以只读方式“r”打开该文件并读取时，系统找不到该文件，报错：Segment fault 解决
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2024-05-24 14:16:00
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先上部分概念：CPU：中央处理器（Central Processing Unit）是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。中央处理器主要包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，Arithmetic Logic Unit）和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data
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2024-05-04 17:01:33
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一、transform-origin属性介绍transform-origin属性表示在对元素进行变换的时候，设置围绕哪个点进行变化的。默认情况，变换的原点在元素的中心点，即是元素X轴和Y轴的50%处，如下图所示： 我们没有使用transform-origin改变元素原点位置的情况下，CSS变换进行的旋转、移位、缩放等操作都是以元素自己中心（变换原点）位置进行变换的
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2024-03-25 17:42:34
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笔者在为Ubuntu18.04LTS安装Nvidia显卡驱动之前，早就听说了一系列关于由于Nvidia驱动引起的疑难杂症。选择高质量的教程并保持足够的耐心，就能解决这些问题。很重要的一点，不要怕把电脑玩坏，大不了重装系统。笔者在为Ubuntu18.04安装Nvidia驱动时花了5个小时，实际上30分钟就能搞定，之所以慢是因为没有高质量的教程和缺少解决这类问题的经验。一、可能遇到的问题
1 GPU运行机制总述市面上有很多GPU厂家，他们产品的架构各不相同，但是核心往往差不多，整明白了一个基本上就可以触类旁通了。1.0 GPU计算流程（CPU协同GPU计算）一个典型的计算流程是这样的:数据从CPU的内存拷贝到GPU的内存
CPU把计算指令传送给GPU
GPU把计算任务分配到各个CUDA core并行处理计算结果写到GPU内存里, 再拷贝到CPU内存里.1.1 Host与Devic
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2024-03-29 12:24:05
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作者丨进击的Killua本文是FasterTransformer Decoding 源码分析的第五篇，主要介绍FasterTransformer中融合OP AddBiasResidualLayerNorm是如何实现及优化的。融合OP包含了LayerNorm、AddBias和AddResidual三个算子，其中LayerNorm的实现和分析已经在进击的Killua：FasterTransformer
一、GPU 利用率的定义本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在时间片上的利用率，即通过 nvidia-smi 显示的 GPU-util 这个指标。统计方式为：在采样周期内，GPU 上面有 kernel 执行的时间百分比。二、GPU 利用率低的本质常见 GPU 任务运行流程图如下： 如上图所示，GPU 任务会交替的使用 CPU 和 GPU 进行计算，当 CPU 计算成为瓶颈时，就会出现 GPU
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2023-11-16 21:30:49
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