人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。目录简介构建步骤实现方式Demo演示一、简介1. 使用单台机器或者单个GPU/CPU来进行模型训练，训练速度会受资源的影响，因为毕
分布式训练 深度学习中，越来越多的场景需要分布式训练。由于分布式系统面临单机单卡所没有的分布式任务调度、复杂的资源并行等问题，因此，通常情况下，分布式训练对用户有一定的技术门槛。 在 OneFlow 中，通过顶层设计与工程创新，做到了 分布式最易用，用户不需要特别改动网络结构和业务逻辑代码，就可以方
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2021-02-15 06:47:00
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参考这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/41473323 Tensorflow在1.4版本中引入了tf.estimator.train_and_evaluate函数，用来替换老版中Experiment类提供的功能。tf.estimator.train_and_evaluate简化了训练、评估和导出Estimator模型的过程，抽象了模型分布式训练和评估的细
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2023-05-27 09:25:37
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本文介绍最简单的pytorch分布式训练方法：使用torch.nn.DataParallel这个API来实现分布式训练。环境为单机多gpu，不妨假设有4个可用的gpu。一、构建方法使用这个API实现分布式训练的步骤非常简单，总共分为3步骤： 1、创建一个model，并将该model推到某个gpu上（这个gpu也将作为output_device，后面具体解释含义），不妨假设推到第0号gpu上，d
学习hadoop分布式计算框架，打造大数据处理能力如果你是一位数据工程师或者数据分析师，你一定会遇到这样的问题：当你处理的数据量越来越大时，你的电脑会变得越来越慢，甚至会崩溃。你是否曾经遇到过需要处理超大文件的问题？你是否对于如何处理海量数据感到困惑？现在有一个好消息要告诉你，我们推出了《hadoop分布式计算框架训练营》，帮助你解决这些问题！“Hadoop分布式计算框架训练营”是一门全面深入的大
对计算机来讲，所谓的计算，不过是将存储在各个地方的数据通过数据总线进行传输，然后经过算术逻辑单元执行一系列预设好的规则，最终再将输出写入到某个位置。在计算能力有限、存储成本偏高的情况下，就需要利用好计算机的资源，让它的计算能力发挥出最大的价值，所以在编程初期用指令直接操作硬件，例如汇编语言中常见的操纵寄存器，本质上都是为了减少数据传输的时间，充分利用CPU的计算能力，避免因为数据的长时间传输导致C
原创
2021-04-27 21:59:54
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关于pytorch多GPU分布式训练数据并行：把数据分成不同份数放在不同的GPU上面去跑： 单机单卡：torch.cuda.is_avliable() 模型拷贝：model.cuda --->原地操作不用赋值,data = data.cuda（） torch.save 模型、优化器、其他变量#单机多卡:torch.n
Scrapy单机架构上图的架构师一种单机架构, 只在本机维护一个爬取队列, Scheduler进行调度, 而要实现多态服务器共同爬去数据关键就是共享爬取队列.Scrapy不可以自己实现分布式 : 1. 多台机器上部署的scrapy灰鸽子拥有各自的调度器, 这样就使得多态机器无法分配start_urls列表中的url(多台机器无法共享同一个调度器) 2. 多台机器爬取到的数据无法通过同一个管道对
上一篇 关于spark 和ray整合的文章在这：
祝威廉：Spark整合Ray思路漫谈zhuanlan.zhihu.com
另外还讲了讲Spark 和Ray 的对比：
祝威廉：从MR到Spark再到Ray，谈分布式编程的发展zhuanlan.zhihu.com
现在我们来思考一个比较好的部署模式，架构图大概类似这样： 首先，大家可以理解为
分布式事务实战方案汇总1. 最终一致性1.1 本地事务表 + 轮询补偿交互流程场景：重构业务新老系统双写库同步项目背景分布式事务设计方案场景Q&A场景：第三方认证核验项目背景分布式事务设计方案场景Q&A1.2 本地事务表 + 事务消息交互流程场景：分库分表路由字段绑定项目背景分布式事务设计方案场景Q&A1.3 TCC（Try-Commit-Cancel）交互流程场景：积分商
1、更换Tensorflow版本后，horovodrun有问题，说没有安装MPI或Gloo。解决：按步骤全部重新安装一遍。理解：不知道Horovod到tensorflow有什么依赖关系。可能也和版本有关系，我尝试了多遍。目前使用tensorflow 1.14.0版本/MPI 4.0.0版本安装环境没有问题。2、当使用两台机器进行GPU训练时，报如下错误：WARNING: Open MPI acce
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2021-09-30 17:03:00
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泰勒公式
原创
2021-08-19 13:01:08
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DataParallel & DistributedDataParallel分布式训练 参考博客 《DataParallel & DistributedDataParallel分布式训练》: 细节参考博客(推荐) ###DDP # 引入包 import argparse import torch.d
原创
2022-02-15 13:50:29
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前言 Spark是一种大规模、快速计算的集群平台，本公众号试图通过学习Spark官网的实战演练笔记提升笔者实操能力以及展现Spark的精彩之处。 本文的参考配置为：Deepin 15.11、Java 1.8.0_241、Hadoop 2.10.0、Spark 2.4.4、scala 2.11.12 &nb
1.什么是EhCacheEhCache是一个比较成熟的Java缓存框架，最早从hibernate发展而来，是进程中的缓存系统
它提供了用内存，磁盘文件存储，以及分布式存储方式等多种灵活的cache管理方案，快速简单。2.注解使用2.1 @Cacheable应用到读取数据的方法，即可缓存的方法,如查找方法
先从缓存中读取，如果没有再用相应方法获取数据，然后把数据添加到缓存中。
该注解主要有下面几个参
©PaperWeekly 原创 · 作者 | 避暑山庄梁朝伟背景随着 ChatGPT 的火爆出圈，大模型也逐渐受到越来越多研究者的关注。有一份来自 OpenAI 的研究报告 (Scaling laws for neural language models) 曾经指出模型的性能常与模型的参数规模息息相关，那么如何训练一个超大规模的 LLM 也是大家比较关心的问题，常用的分布式训练
唯一性定理，函数展成幂级数的间接展开
原创
2021-08-19 13:00:18
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Pytorch DDP分布式训练介绍 近期一直在用torch的分布式训练，本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell )，从基本概念，初始化启动，以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子：t
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2023-07-27 21:47:54
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DiSCo-SLAM: Distributed Scan Context-Enabled Multi-Robot LiDAR SLAM With Two-Stage Global-Local Graph Optimization结论：该分布式激光雷达协同SLAM 仅需要较小的通信带宽Scan Context descriptors解决-该描述符有效地描述了环境-及高效地数据交换—《Scan con
论文：https://arxiv.org/pdf/1810.11787.pdf译文：深度神经网络分布式训练指引摘要深度学习让人工智能领域取得了很大的进步。但是训练这些深度学习模型需要大量的计算。单机单卡训练ImageNet需要一周。多机分布式训练可以极大地减少训练时间。最近，有2048个GPU的一个集群，把训练ImageNet的时间减少到4min。本文调研分布式训练的各种算法和技术，并且提出一个效
