正式步骤首先通过端口号和主机号连接好师兄的服务器环境，把项目源码下载到本地单独建立的文件夹，创建虚拟环境env2，接下来按照github上一步一步的来就可以了。 token值前面的是服务器的ip地址。连接服务器，创建文件夹，创建虚拟环境（一定要指定好python的版本号，不然后面一切都白搭，容易出现command问题），进入虚拟环境。打开github文档，将项目下载到本地，然后拖拽，尽
# PyTorch分布式测试简介
在进行深度学习模型训练过程中，通常会使用多个GPU加速计算以提高训练速度。PyTorch提供了分布式训练的功能，可以在多个节点上同时训练模型，以实现更快的训练速度和更高的性能。在这篇文章中，我们将介绍如何在PyTorch中进行分布式测试，并给出相应的代码示例。
## 分布式测试的基本原理
分布式测试是指将一个任务分解成多个子任务，在多个计算节点上并行执行这些
原创
2024-03-25 06:44:00
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文章目录实现过程：测试中遇到的技术难点及解决办法 使用分层框架设计思想，利用python+appium+unittest搭建app端自动化测试框架实现过程：一、首先实现自动启动appium服务并指定端口号设备信息 1.封装两个dos命令行的使用方法，用于使用dos命令执行启动服务，已经动态信息的获取 2.使用dos命令生成端口号列表，设备信息列表，合成命令行列表，再用无返回值的dos命令执行命令
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2024-01-03 11:01:34
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在项目实战过程中，我们往往会采用爬虫框架来实现抓取，这样可提升开发效率、节省开发时间。而 pyspider 就是一个非常优秀的爬从框架，它的操作便捷、功能强大、利用它我们可以快速方便地完成爬虫的开发。pyspider 框架介绍pyspider 是由国人 binux 编写的强大的网络爬从系统，它带有强大的 WebUI、脚本编辑器、任务监控器、项目管理以及结果处理器，它支持多种数据库后端、多种消息队列
重磅干货，第一时间送达前面介绍了torchvison框架下Faster-RCNN对象检测模型使用与自定义对象检测的数据集制作与训练。在计算机视觉所要面对的任务中，最常见的就是对象检测、图像语义分割跟实例分割，torchvision支持Mask-RCNN模型的调用与自定义数据训练，可以同时实现对象检测与实例分割任务。本文主要跟大家分享一下如何使用mask-rcnn网络实现对象检测与实例分割，下一篇将
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2024-06-13 19:57:03
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已有条件：已经安装好hadoop2.7.7和JDK1.8.并且集群可以运行。 其中有master，slave1,slave2.安装包：spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz（这里要根据自己的情况定）一， 下载安装包上传到主节点master上，并用scp命令将它们传到slave1,slave2的bigdata目录下。如下图所示： 二， 分别在三台机器上将它们解压，改名字。并且分别
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2024-07-01 17:09:47
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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
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2024-08-14 23:59:15
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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
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2024-08-18 14:35:06
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代码VOC2007Dataset.pyimport torch
import torchvision
from PIL import Image
import numpy as np
#颜色标签空间转到序号标签空间
def voc_label_indices(colormap, colormap2label):
"""
convert colormap (PIL im
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2024-10-09 22:37:06
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```markdown
在深度学习的分布式训练环境中，将 PyTorch 与 Spark 结合应用，成为了许多项目的需求。在本文中，我们将探讨如何在分布式场景下优化 PyTorch 与 Spark 的集成，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南、以及性能优化的各个方面。
## 版本对比
在使用 PyTorch 与 Spark 的过程中，二者各自的版本特性可能对集成产生影响。以下
一、rendezvous 简介： PyTorch中的rendezvous后端是一种服务，它帮助分布式训练作
原创
2023-06-03 06:44:21
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一、Hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HD
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2023-07-12 12:13:58
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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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好长时间没发文了，最近着实是有点忙，当爹的第 43 天，身心疲惫。这又赶上年底，公司冲 KPI 强制技术部加班到十点，晚上孩子隔两三个小时一醒，基本没睡囫囵觉的机会，天天处于迷糊的状态，孩子还时不时起一些奇奇怪怪的疹子，总让人担惊受怕的。本就不多的写文章时间又被无限分割，哎~ 打工人真是太难了。本来不知道写点啥，正好手头有个新项目试着用阿里的 Seata 中间件做分布式事务，那就做一个实践分享吧！
# PyTorch 分布式 HCCL 的实践与应用
随着深度学习的飞速发展，分布式计算逐渐成为深度学习训练中的一种常见需求。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，而 HCCL（华为计算集群库）则是一个为分布式训练提供优化支持的库。本文将围绕如何在 PyTorch 中使用 HCCL 进行分布式训练展开讨论，结合具体的代码示例来展示其应用。同时，我们也会通过图表来更清晰地理解这个过程。
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Celery官方文档Clery官方文档中文版Celery简介Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列Celery异步任务框架Celery提供异步任务框架，主要有以下三大功能：
1. 执行异步任务
2. 执行延迟任务
3. 执行定时任务1.可以不依赖任何服务器，通过自身命令，启动服务(内部支持socket)2.celery服
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2023-09-04 23:49:39
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软件测试 - 分布式系统测试 一、系统概述 1、高扩展2、高可用3、高稳定4、高性能 1、多层测试单元测试、白盒测试、接口测试、集成测试、稳定性测试、性能测试、仿真测试 2、定位问题从测试用例出发日志与监控体系逐级缩小的测试用例自动化测试分析工具 3、测试工具Perf-runner 三、飞天系统阿里1.阿里云的分布式系统飞天
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2023-09-04 23:38:00
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Jmeter分布式测试1. 介绍2. 准备工作2.1 执行机查到出ip地址2.2 调度机修改配置文件3. 执行过程3.1 执行机启动服务端3.2 调度机远程启动所有执行机4. 命令行进行远程启动5. 可能遇到的问题5.1 启动jmeter-server.bat报错5.2 远程启动时报错 单台机器运行500个线程就基本到极限了，所以很多时候我们需要用到分布式执行方式。1. 介绍Jmeter的分布式
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2023-11-24 06:27:31
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分布式、并行计算语言Erlang 学习笔记（第一部分） Erlang 是由爱立信公司开发的一种平台式语言，可以说是一种自带了操作系统平台的编程语言，而且在这个平台上实现了并发机制、进程调度、内存管理、分布式计算、网 络通讯等功能，这些功能都是完全独立于用户的操作系统的，它采用的是类似于Java一样的虚拟机的方式来实现对操作系统的独立性的。 介绍一下Erlang先： 1、并发性：Erlang的
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2023-10-13 23:09:49
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slave机：执行测试脚本。安装了同版本的jdk和jmeter并开启server服务，如果有参数化文件还需要拷贝一份和control机相同的位置。control机：分发测试脚本但不分发参数文件，收集测试结果。需配置slave机的ip和端口号在使用 JMeter 进行性能测试时，难免遇到要求并发请求数比较的场景，此时单台测试机的配置（CPU、内存、带宽等）可能无法支持此性能测试场景。因而，此时 JM
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2023-11-29 11:19:26
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