llamafactory 是一个用于多种任务的深度学习模型框架，它支持数据并行和模型并行，旨在提高计算效率和资源利用率。在实际应用中，有时会遇到数据并行与模型并行之间的协调问题，因此需要制定严谨的备份、恢复、预防和迁移策略，以确保系统的高可用性和数据安全。下面是针对这一问题的详细解决方案：
### 1. 备份策略
为了确保数据安全与完整性，制定一套合理的备份策略是非常重要的。备份计划将采用甘特
随着模型规模的扩大，单卡显存容量无法满足大规模模型训练的需求。张量模型并行是解决该问题的一种有效手段。本文以Transformer结构为例，介绍张量模型并行的基本原理。模型并行的动机和现状我们在上一篇《数据并行：提升训练吞吐的高效方法|深度学习分布式训练专题》详细介绍了利用数据并行进行大规模分布式训练。读者不禁要问：仅仅使用数据并行，是否可以完全满足大模型训练的要求？随着技术的发展，业界内训练的模
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2023-12-06 19:25:15
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概述MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于MySQL丰富的生态。MySQL在处理OLTP场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个SQL语句，MySQL最多只能使用一个CPU核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL没有停滞
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2023-09-15 20:43:45
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此文翻译自[1]，[1]对数据并行和模型并行进行了很好地区分，因此这里推荐给大家。介绍现在深度学习模型的参数量已经变得越来越多了，数据集的尺寸也随之疯狂地增长。为了在一个巨大的数据集上训练一个复杂的深度学习模型，我们不得不使用多节点的并行方式，否则我们永远不可能达到这个目的。这里谈到的并行，通常指的有两种，或者它们各自的混合：数据并行 (Data Parallel)模型并行 (Model Para
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2024-01-28 19:05:47
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所谓并行数据采集，是指系统中存在多个数据采集设备或者采集通道，这些设备或通道同时工作，共同完成整个系统的数据采集任务。采用并行方式进行数据采集，不仅可以满足特定系统的设计需求，还能提高系统采集效率，从而提升系统性能。中文名并行数据采集外文名ParallelDataAcquisition领 域计算机控制意 义
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2024-01-11 14:28:18
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为了简化开发，.NET 4.0 特别提供一个并行编程库System.Threading.Tasks，它可以简化并行开发，你无需直接跟线程或线程池打交道，就可以简单建立多线程应用程序。此外，.NET还提供了新的一组扩展方法PLINQ，它具有自动分析查询功能，如果并行查询能提高系统效率，则同时运行，如果查询未能从并行查询中受益，则按原顺序查询。下面将详细介绍并行操作的方式。
泛型委托
原创
2022-11-09 16:30:57
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# PyTorch数据并行的实现
## 1. 引言
在训练深度神经网络时，通常需要大量的计算资源。PyTorch提供了数据并行的功能，允许开发者在多个GPU上并行地训练模型，从而加速训练过程。本文将介绍如何使用PyTorch实现数据并行。
## 2. 数据并行的流程
下面的表格展示了实现数据并行的流程：
| 步骤 | 名称 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
|
原创
2024-02-02 10:13:17
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在大模型训练中，通信成本是影响训练效率的关键瓶颈之一。数据并行（Data Parallelism） 和 张量并行（Tensor Parallelism） 通过各
01 并行复制的概念 在MySQL的主从复制架构中，主库上经常会并发的执行很多SQL，只要这些SQL没有产生锁等待，那么同一时间并发好几个SQL线程是没有问题的。 我们知道，MySQL的从库是要通过IO_thread去拉取主库上的binlog的，然后存入本地，落盘成relay-log，通过sql_thread来应用这些relay-log。
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2023-08-08 18:52:33
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最近在学习mmdetection的分布式数据并行，其中涉及到pytorch的DP和DDP，到网上搜集了很多资料，通过这篇文章来总结一下。一、并行随着网络模型越来越大，并行技术越来越必不可少。这篇文章中记录了我们为什么需要并行技术，以及对并行技术做了简要的总结：常见的分布式并行策略。 简而言之，并行技术可以加快训练速度以及解决显存不足的问题。 今天我们主要讨论的数据并行。二、DataParallel
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2023-10-05 12:00:20
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Python 以极高的开发效率著称，而运行速度则“没那么快”。虽然，在现代计算机体系架构下，系统的运行效率并不完全取决于编程语言，但程序员仍有可能从编程技巧着手，让自己的代码“跑得更快些”。对 Python 而言，我们可以通过“并行化”来实现程序的加速。简单而言，并行计算允许你“同时”执行多个运算任务，这样就可以减少程序运行所需要的总耗时了。这听起来有点笼统，并且你可能感觉实现起来会有些复杂。别急
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2023-09-16 20:16:00
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Java基础 -- 多线程的使用1. 关键字1.1 并发与并行1.2 进程和线程2. Java 线程2.1 Java的主线程2.2 线程生命周期3. Java 线程三种实现3.1 继承Thread类3.2 实现Runnable接口3.3 实现Callable接口4. 线程池4.1 七种线程池实现4.2 线程池核心参数4.3 Code4.4 线程池的执行过程4.5 Java并发工具包5. Java
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2023-10-08 20:43:22
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文章目录前言一、开始二、处理文本三.串行处理五多进程处理六输出七并行处理总结 前言为了进行并行处理，我们将任务划分为子单元。它增加了程序处理的作业数量，减少了整体处理时间。例如，如果你正在处理一个大的CSV文件，你想修改一个单列。我们将把数据以数组的形式输入函数，它将根据可用的进程数量，一次并行处理多个值。这些进程是基于你的处理器内核的数量。在这篇文章中，我们将学习如何使用multiproces
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2023-08-28 16:35:28
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最近在做一个项目，遇到一个比较棘手的问题，那就是在用python 处理数据的时候效率非常低，在查阅了相关问题的同时，学习到不少小窍门，先记录一下供学习。先给出一些方法，最后结合笔者自己的一个例子看一下实际效果第一招：numba神器相关资料：文章正在审核中... - 简书第二招：多进程的使用，不得不说的是为什么不使用多线程，因为多线程其实在python 里面是个表象，其本质上还是切分时间片，所以要想
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2023-08-17 16:42:53
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背景闲来无事，最近整理并学习下JAVA并发（并行）编程，试着把原来自己感觉的概念理顺起来。进程&线程这里就不多说了，有兴趣去重温下大学的课程多线程实现并发（并行）能力有了线程的概念，由此我们可以引入多线程实现并发（并行）处理能力，这里所说的并发（并行）处理能力再操作系统级别下大概是这样的：并发&并行
并发：
当多个线程在操作的时候，如果系统只有一个CPU，同一时刻就只有一条线程指令
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2024-06-19 20:27:43
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import multiprocessing
import time
import os
print("温馨提示：本机为",os.cpu_count(),"核CPU")
def func(msg):
print "msg:", msg
time.sleep(3)
print "end"
if __name__ == "__main__":
#这里开
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2019-11-10 22:10:00
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PyTorch 数据并行处理 可选择：数据并行处理（文末有完整代码下载） 本文将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。可以将模型放在一个 GPU： device = torch.device("cuda:0") model.to(
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2021-02-05 06:54:00
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时空数据库管理移动对象，比如：汽车、飞机、地貌变化等。空间数据库是时空数据库的特例，即时刻固定。轨迹压缩每秒钟都会从 GPS 获取大量 (x,y,t) 格式的数据，如何在不降低物体轨迹精度的前提下减小数据量呢（也就是数据都完全采集到了，但是数据量太大了，所以我们想少存一些数据，但又不能造成数据失效，也就是存入的那些少量点连起来的轨迹和原始轨迹不能偏差太大）？主要有三个指标：处理
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2024-09-25 14:08:23
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并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数
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2024-07-07 13:47:33
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