CodeProject QA 部分中最近的一个问题涉及在给定的 ASP.NET (MVC) 视图中使用多个模型。您可能知道，您只能在视图中指定一个模型，但有时您可能需要在任何给定时间访问多个模型。我的解决方案是创建一个包含 type 对象列表的“模型包” object，并将该模型包用作视图中的唯一模型，从而遵守 Microsoft 施加的任意限制。请记住，这并不意味着您不能在其他环境中使
最近，Linux服务器上总是经常会出现几个CPU利用率达到100%并且一直高居不下，如下图所示，再Linux上，输入 top 命令，然后再按一下 1，就会显示你服务器逻辑CPU的数量以及现在服务器CPU各个参数，这些参数的详细信息我这里就不再多讲了，从下面的图中可以看出，有四个CPU的使用率达到了100%，很明显的，程序有问题 明显的，从 top 命令很轻易的可以看出，占据C
于Pytorch分布训练的话，大家一开始接触的往往是DataParallel，这个wrapper能够很方便的使用多张卡，而且将进程控制在一个。唯一的问题就在于，DataParallel只能满足一台机器上gpu的通信，而一台机器一般只能装8张卡，对于一些大任务，8张卡就很吃力了，这个时候我们就需要面对多机多卡分布式训练这个问题了，噩梦开始了。官方pytorch(v1.0.10)在分布式上给出的api
原标题：多运营商混合多线如何做负载均衡？在《同运营商多条外线如何做负载均衡？》一文中，我们介绍了多条外线(同一个运营商)时如何进行负载均衡。在实际使用中，很多用户的外线是不同运营商的(比如一条电信和一条移动)。对于大部分用户来说，采用《同运营商多条外线如何做负载均衡？》中的方案，即可产生多线叠加的效果。但是不同运营商多条外线直接进行均衡并不是最优化的方案，主要在于DNS的原因：“假设某终端DNS查
最经有好几个朋友问过我做3Dmax室内效果图要配个电脑，问我需要什么配置，个人解释下电脑各个硬件配置对3Dmax的影响。首先要做3Dmax就要建模，建模模型大小面数多少对电脑的显卡显存和显存宽位很重要，还有内存，个人认为内存价格并不贵，可以直接上8G DDR3内存条组成双通道。显卡方面，也许你会说3Dmax渲染室内静态图又用不到显卡，核显就行了吧，那我就告诉你吧，当你建模模型很大模型面数很多的时候
在 NLP 领域，大规模语言模型（LLM）已经成功地在各种自然语言任务中充当通用接口。只要我们能够将输入和输出转换为文本，就能使得基于 LLM 的接口完成一个任务。举例而言，对于摘要任务，我们能够将文档输入到语言模型，语言模型就可以生成摘要。尽管 LLM 在 NLP 任务中取得了成功的应用，但研究人员仍努力将其原生地用于图像和音频等多模态数据。作为智能的基本组成部分，多模态感知是实现通用人工智能的
还记得这张把谷歌AI搞得团团转的经典梗图吗？现在，微软亚研院的新AI可算是把它研究明白了。拿着这张图问它图里有啥，它会回答：我看着像鸭子。但如果你试图跟它battle，它就会改口：看上去更像兔子。并且还解释得条条是道：图里有兔子耳朵。是不是有点能看得懂图的ChatGPT内味儿了？这个新AI名叫Kosmos-1，谐音Cosmos（宇宙）。AI如其名，本事确实不小：图文理解、文本生成、OCR、对话QA
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.08485.pdfgithub地址：https://github.com/haotian-liu/LLaVALLaVA文章1. 基本思想简单来说是想借助GPT-4的能力，丰富image-text数据集中的文本信息，例如在一个数据集包含以下两种信息:从image caption的任务获取到caption的文本从目标检测或者分割的任务获取
一、什么是多模态多模态（multimodal）是指涉及到多种模态（如视觉、语音、文本等）的数据或信息。在计算机科学和人工智能领域中，多模态通常指将多种类型的数据或信息相结合，来解决特定的问题或任务。以图像识别为例，图像可以被视为一种视觉模态，而对图像的分类或识别就是单模态任务。而如果将图像和语音或文本数据相结合，就可以做更复杂的任务，如图像描述（image captioning）或视觉问答（vis
LINUX 下配置Apache+Tomcat负载均衡（一机多实例）（1）解压安装 1）安装JDK#./jdk-6u10-rc-bin-b28-linux-i586-21_jul_2008-rpm.bin运行后会显示一大篇协议，按空格跳过。看到最后出现[yes]时输入yes回车确认。添加JDK的环境变量用文本编辑器打开/etc/profile，在文件的最后添加以下内容：JAVA_HOME=
写在前面的话： ADSL捆绑的功能有很多工具可以实现，RouteOS、vyatta、panabit等等。但平时我公司用Linux系统用的多。我从RouteOS上得到启发，遂验证一下看Linux能不能实现。经过在网上查找资料，发现可行。今天终于有时间把这个东西写一写。闲话少说，开整。拓扑图如下：一、Rout
本文将记录如何使用单机多卡GPU的方式进行训练，主要是采用DP模式（DDP模式一般用于多机多卡训练）。1、DP模式基本原理 DP模型进行单机多卡训练基本步骤如下：（1）将模型复制到各个GPU中，并将一个batch的数据划分成mini_batch并分发给给个GPU（2）各个GPU独自完成mini_batch的前向传播，并把获得的output传递给GPU_0（主GPU）（3）GPU_0整合各个G
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2023-07-28 21:37:11
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# pytorch单机多卡模型保存
## 1. 整体流程
下面是实现“pytorch单机多卡模型保存”的整体流程，通过表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----------------------- | -------------
作者丨pprp导读本文总结了8点PyTorch提速技巧：分别为硬件层面、如何测试训练过程的瓶颈、图片解码、数据增强加速、data Prefetch、多GPU并行处理、混合精度训练、其他细节。训练大型的数据集的速度受很多因素影响，由于数据集比较大，每个优化带来的时间提升就不可小觑。硬件方面，CPU、内存大小、GPU、机械硬盘orSSD存储等都会有一定的影响。软件实现方面，PyTorch本身的Data
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2023-08-29 17:55:05
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1 多级负载均衡1.1 实现原理首先，客户端会发起tcp的连接到nginx，nginx会把连接翻译成它想要获取的数据，然后nginx想后端apache服务器建立完整的tcp连接访问，获取完数据后，然后把数据传送给客户端，以反向代理方式实现负载均衡。Nginx 会有识别主机名和FQDN名称的能力。Nginx 可以按照域名的方式进行负载均衡（Nginx 七层负载均衡）。Nginx 需要建立起两次TCP
负载均衡是在集群环境下通过硬件或软件技术将请求分发到指定的多台服务器，从而提高系统的并发处理能力，保证业务的高可用性的一种技术或设备。负载均衡分为两大类：硬件负载均衡和软件负载均衡。硬件负载均衡：最常用的硬件负载设备有F5和netscaler、Redware。其中F5是基于4层负载，netscaler是7层负载。所谓的四到七层负载均衡，就是在对后台的服务器进行负载均衡时，依据四层的信息或七层的信息
1. 概述CPU负载（cpu load）指的是某个时间点进程对系统产生的压力。 来张图来类比下CPU的运行能力，就如大桥的通行能力，分别有满负荷，非满负荷，超负荷等状态，这几种状态对应不同的cpu load值；单CPU满负荷运行时cpu_load为1，当多个CPU或多核时，相当于大桥有多个车道，满负荷运行时cpu_load值为CPU数或多核数；CPU负载的计算（以单CPU为例），假设一分钟内执行1
2013-06-29高级优化 目前被普遍采用的优化方案有：1. 优化循环，通过重新组织重复的子表达式来提高循环体的运行性能。2. 减少使用对象的数量来提高运行性能。3. 缩减网络传输数据来缩短等待时间等。 本文学习另外三种性能优化策略：1. 采用对象池技术，提高对象的利用率。本文提出一种对象池技术，将有效解决创建和释放对象带来的性能损失问题。根据需要先创建一定量的对象，在需要创
去年以来，我们见证了以 GPT-4V 为代表的多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model，MLLM)的飞速发展息处理能力。
