Docker和K8S的兴起,很多服务已经运行在容器环境,对于java程序,JVM设置是一个重要的环节.这里总结下我们项目里的最佳实践. Java Heap基础知识 默认情况下,jvm自动分配的heap大小取决于机器配置,比如我们到一台64G内存服务器: java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep -Ei "maxheapsize|maxram" uintx DefaultMaxRAMFraction = 4 {product} uintx Max…

在发布一个运行于 WebSphere Application Server 的 J2EE 应用之前,对服务器进行配置和部署应用是必不可少的一个过程,这个过程是非常复杂的.WAS 为用户提供了可视化的管理控制台(Web Admin Console)来完成这一任务.即便如此,开发或部署人员仍需要接受培训,并花费一定的时间和精力来完成这些配置和部署工作.对于一个开发团队来说,如果每个团队成员都要手工的完成环境配置和应用部署,其代价是比较高的. 本文介绍使用 wsadmin 工具配合 Jython 脚本…

virtualenv --- 使用不方便 提升效率,管理更便捷--- pipenv 新建环境:: pip3 install pipenv 在项目下,用pipenv安装 Djagno pipenv install django pipenv graph -显示包与包之间的依赖关系 加测试用的包--- 安装在了开发环境  dev-packages pipenv install --dev pytest --skip-lock 当我们项目完成需要部署时候,就只安装生产环境需要的包 pipnev  --…

假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,"一朝看尽长安花"似乎近在眼前 -- 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单,看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助. 近年来,语言模型越训越大已成为常态.大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究,但很少关注大模型训练技术这种背后的知识.本文旨在以 1760 亿参数的语言模型 BLOOM 为例,阐明训练此类模型背后的软硬件工程和技术要点,以促进大家对大模型训练技术的讨论. 首先,我们要感谢促成…

背景 海量且优质的数据集是一个好的 AI 模型的基石之一,如何存储.管理这些数据集,以及在模型训练时提升 I/O 效率一直都是 AI 平台工程师和算法科学家特别关注的事情.不论是单机训练还是分布式训练,I/O 的性能都会显著影响整体 pipeline 的效率,甚至是最终的模型质量. 我们也逐渐看到容器化成为 AI 训练的趋势,利用容器可以快速弹性伸缩的特点,结合公有云的资源池,能够最大化资源利用率,为企业大大节约成本.因此也就诞生了类似 Kubeflow 和 Volcano 这样的开源组件,帮助…

摘要:为了更深入理解千亿参数的盘古大模型,华为云社区采访到了华为云EI盘古团队高级研究员谢凌曦.谢博士以非常通俗的方式为我们娓娓道来了盘古大模型研发的"前世今生",以及它背后的艰难往事. 本文分享自华为云社区<华为高级研究员谢凌曦:下一代AI将走向何方?盘古大模型探路之旅>,原文作者: 华为云社区精选 . "每个人都生活在特定的时代,每个人在特定时代中的人生道路各不相同.在同一个时代,有人慨叹生不逢时,有人只愿安分--"这是2021年北京高考命题作文&q…

导读:DeepRec从2016年起深耕至今,支持了淘宝搜索.推荐.广告等核心业务,沉淀了大量优化的算子.图优化.Runtime优化.编译优化以及高性能分布式训练框架,在稀疏模型的训练方面有着优异性能的表现.并且沉淀了稀疏场景下的动态弹性特征.动态维度弹性特征.多Hash弹性特征等功能,能够不同程度的提高稀疏模型的效果.作为阿里巴巴集团内稀疏场景的统一训练引擎,是AOP团队.XDL团队.PAI团队.AIS团队合作共建的项目.除此之外,DeepRec得到了Intel.NV相关团队的支持,针对稀疏场景…

DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练,让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍 1. 概述 近日来,ChatGPT及类似模型引发了人工智能(AI)领域的一场风潮. 这场风潮对数字世界产生了革命性影响.ChatGPT类模型具有惊人的泛用性,能够执行归纳.编程.翻译等任务,其结果与人类专家相当甚至更优.为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松,AI 开源社区进行了各种尝试(例如 ChatLLaMa.Alpaca.Vicuna.Databricks-Dolly等). 然而,尽管…

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些…

1.ERNIESage运行实例介绍(1.8x版本) 本项目原链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5097085?contributionType=1 本项目主要是为了直接提供一个可以运行ERNIESage模型的环境, https://github.com/PaddlePaddle/PGL/blob/develop/examples/erniesage/README.md 在很多工业应用中,往往出现如下图所示的一种特殊的图:Te…