ServiceStack.Redis 使用教程里提到Redis最好还是部署到Linux下去，Windows只是用来做开发环境，现在这个命题发生改变了，在Windows上也可以部署生产环境的Redis，这都要感谢微软的开放...，把Redis在Windows上的环境给我们搞定了，最新的版本已经支持64位了。...那么Redis在32位上的存储能力受限于可用的地址空间，也就是3GB。...要在Windows上运行６４位Redis ，可以从https://github.com/MSOpenTech/redis 获取一份Redis代码，然后用Visual Studio 2010 打开\msvs...编译好后在msvs\bin\release ?
很多人构建了他们自制的CPU，要么在实际的面包板上，要么在软件中，用于模拟器或电路合成 。...CPU的语言是汇编指令。这些指令有一个固定的、定义好的编码，在ARM Thumb指令集上，它们总是（也就是几乎总是）有相同的大小：16位。...事实上，它确实是一个栈（在算法数据结构的意义上），它有两个操作：push （增长）和pop（缩小）。这个 "本地内存 "被称为栈。...所有这些都被CPU和在其上运行的程序视为内存中的地址。例如，向地址0xFFFFFF00写一个字节将在终端显示器上显示一个字符。从地址0xFFFFFF18中读取一个字节，就可以知道键盘缓冲区是否为空。...BASIC 解释器 这是一个简单的BASIC解释器REPL，类似于80年代的家用电脑（如C64）上的东西。你可以逐行输入程序，显示它们，并运行它们。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。 大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它们的运行在计算上是非常消耗资源的。...虽然可以在直接在cpu上运行这些llm，但CPU的性能还无法满足现有的需求。而Georgi Gerganov最近的工作使llm在高性能cpu上运行成为可能。...需要注意的重要一点是，在将原始llm转换为GGML格式时，它们就已被量化过了。量化的好处是在不显著降低性能的情况下，减少运行这些大型模型所需的内存。...降低n_batch有助于加速多线程cpu上的文本生成。但是太少可能会导致文本生成明显恶化。 使用LLM生成文本 下面的代码编写了一个简单的包装器函数来使用LLM生成文本。...llama.cpp库和llama-cpp-python包为在cpu上高效运行llm提供了健壮的解决方案。如果您有兴趣将llm合并到您的应用程序中，我建议深入的研究一下这个包。
该脚本将帮助你确定高 CPU 消耗进程在 Linux 上运行了多长时间。 # vi /opt/scripts/long-running-cpu-proc.sh#!.../bin/bashps -eo pid,user,ppid,%mem,%cpu,cmd --sort=-%cpu | head | tail -n +2 | awk '{print $1}' > /tmp...# chmod +x /opt/scripts/long-running-cpu-proc.sh 运行此脚本时，你将获得类似以下的输出： # sh /opt/scripts/long-running-cpu-proc.sh...24:14daygeek 6301 Web 57:40---------------------------------------------------- 2）检查高内存消耗进程在...Linux 上运行了多长时间的 Bash 脚本 该脚本将帮助你确定最大的内存消耗进程在 Linux 上运行了多长时间。
在本文，我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama 2。 量化快速入门 我们首先简单介绍一下量化的概念： 量化是一种减少用于表示数字或值的比特数的技术。...为了解释这个事情我们首先要了解GGML： GGML库是一个为机器学习设计的张量库，它的目标是使大型模型能够在高性能的消费级硬件上运行。这是通过整数量化支持和内置优化算法实现的。...也就是说，llm的GGML版本(二进制格式的量化模型)可以在cpu上高性能地运行。...从启动应用程序并生成响应的总时间为31秒，这是相当不错的，因为这只是在AMD Ryzen 5600X(中低档的消费级CPU)上本地运行它。...并且在gpu上运行LLM推理(例如，直接在HuggingFace上运行)也需要两位数的时间，所以在CPU上量化运行的结果是非常不错的。
在将“.NET跨平台之旅”示例站点 about.cnblogs.com 从 ASP.NET 5 RC1 升级至 ASP.NET Core 1.0 （博文链接）之后，我们有一个难以抗拒的冲动 —— 体验一下...接下来，激动人心的时刻就要到了 —— 我们将以 AboutUs 这个编译为本地机器码的可执行文件运行 ASP.NET Core 站点。...我们在 about.cnblogs.com 文件夹中运行下面的命令： ....站点成功运行起来了！ 浏览器访问站点，一切正常。你现在看到的 about.cnblogs.com 就是在 Linux Ubuntu 服务器上以 native 方式运行的。...【更新】 后来出现502错误与.NET Core没有关系，是因为没有以后台服务的方式运行命令，ssh会话一断开，进程就结束了。
这个系列主要是对TensorFlow进行学习，了解其内部机制、运行方法，最后能根据自己的想法构建模型。...3. tf.Session() tf的Session对象封装了TF的执行环境，在环境中可以执行各种操作以及计算各种张量。此外，Session会话还将分配内存以存储变量的当前值。 4....在TF运行时，pow_op结点的计算过程并不依赖于useless，因此，会话sess在执行过程中不会执行useless的运算，这样就可以减少不必要的运算过程。...因此，我们可以在sess.run([])列表里添加pow_op, useless。 TensorFlow可以将运算图分解为几个块，然后在多个CPU，GPU，TPU或其他设备上并行运行它们。...TF可以根据输出只运算相关的操作图，避免执行不必要的运算 将计算分解为小的微分块，以利于自动求导 有利于分布式计算。可以将运算分布在CPU、GPU、TPU等设备上。
这对于模型在多个GPU或TPU上的分布式训练尤为重要，如果你通过TensorFlow Lite、移动端、物联网等其他平台分发模型，Graph也很重要。...如果你想查看完整的代码，我们有一个notebook，你可以在Colab或GitHub上查看。 在这里，我们使用循环和分支检测Collatz猜想。...在需要将整个训练循环传递给加速器而不是通过CPU控制器管理训练的情况下，这可能是很有用的。 AutoGraph开辟了构建和训练模型的新思路。...这要求你使用TensorFlow图形操作，如tf.cond（）。 将来，AutoGraph将与defun无缝集成，以允许在简单的eager 风格的Python中创作图形代码。...结论 AutoGraph是一款工具，可让你轻松构建直观，复杂的模型，在TensorFlow图中轻松运行。
简单作图plot(rnorm(100))plot：绘制二维线图runif 函数可以从均匀分布生成随机值，可以指定最小值和最大值，也可以四舍五入到小数位或整数。...操作流程如下（以自己的面板为例）project是绑定文件夹的，可以新建，也可以采用已有的可以从新建的文件夹中点击Rproject，进入该项目显示文件列表实操运行直接打命令不跟路径会显示默认路径，也就是工作目录...“生信”文档后list.files()1 "runifpfg.png" "程.Rproj" "文档.txt" 加减乘除实操运行8+71 158^71 20971528*71 568/71...1.1428578-71 1sqrt(9)1 3abs(-4)1 4log2(256)1 8log10(100)1 2赋值<- 赋值符号，小于号加上减号，也可以按Alt加上减号实操运行x<-56+89x1...145y<-43*16y1 688删除变量：代码依然是rm()实操运行a<-3b <- 1c <- 4u <- 5+6rm(u,c)rm(b)注意使用英文括号列出历史命令：history()或者点击右上面板的
但是，TensorFlow能够在大型神经网络中表现地如此高效的原因是，它能把你写的代码转换成操作图。而真正运行的正是这种图。 顺便提一下，在这些操作之间运行的数据叫做张量(Tensor)。...因为你的模型以图的形式展现出来，你可以推迟或者删除不必要的操作。甚至重用部分结果。你还可以很轻松地实现的一个过程叫做反向传播。...数据输入部分的代码在CPU上运行"。...TensorFlow一开始就可以在CPU和GPU上运行，它还可以在iOS 安卓、甚至Raspberry Pi设备上加载模型，以及做一些像预测或者分类的推理型任务。 ?...在TPU上运行时这必不可少，并且在Jet Mode下为CPU和GPU编写图。因此能够选择你硬件的对应内核。 还有第三适合手机端的模式。你能够事前编写模型， 然后在移动设备上运行预测。
但是，我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法，除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。...TensorFlow：用于快速部署新算法/实验 TensorFlow的灵活架构使我们能够在一个或者多个CPU（以及GPU）上部署我们的深度学习模型。以下是TensorFlow的几个常见用例： 1....它可以在CPU和GPU上无缝运行。同时，Keras有助于深度学习初学者正确理解复杂的模型，它旨在最大限度地减少用户操作，并使模型非常容易理解。...Torch是一个基于Lua的框架，而PyTorch是在Python上运行的，使用动态计算图，它的Autogard软件包从tensors中构建计算图并自动计算梯度。...Tensors是多维数组，就像numpy的ndarrays一样，也可以在GPU上运行。
在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。...TensorFlow 在 Session 上提供了两个 Config 选项来控制这个选项。...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。 五． 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。....>, _device="/device:GPU:2"]()]] 如果希望 TensorFlow 在指定的设备不存在的情况下自动选择现有的受支持设备来运行操 作，则可以在创建会话时在配置选项中将 allow_soft_placement...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。
同时，一系列新的改进，使得在普通智能手机上运行机器学习，特别是深度学习程序成为可能。...新版本中，一个对 TensorFlow 的计算进行了优化的新编译器，为一系列能够在智能手机级别的硬件上运行机器学习应用程序打开了大门。...TensorFlow 1.0版本的框架引入了一个Java API，但它远远不够完整，并且随时可以改变，你需要能够在Linux 或 MacOS 上从源代码构建 TensorFlow。...它通过生成可以在CPU或GPU上运行的机器代码来加速某些数学运算。现在，XLA只支持Nvidia GPU，但这与GPU支持机器学习应用程序的一般性质是一致的。...XLA 还提高了TensorFlow的可移植性，使现有的TensorFlow程序可以以未经修改的方式，通过创建后端从而在新的硬件平台上运行。
numpy和TensorFlow之间的一个主要区别是TensorFlow遵循一个“懒惰”的编程范例。它首先建立所有要完成的操作图形，然后当一个“会话”被调用时，它再“运行”图形。...轻松地在CPU / GPU上进行分布式计算。 平台灵活性。你可以在任何地方运行模型，无论是在移动设备，服务器还是PC上。...例如，在执行scikit-learn时，首先创建所需算法的对象，然后在训练集上构建一个模型，并对测试集进行预测。例如： 正如我刚才所说，TensorFlow遵循一个“懒惰”的方法。...在TensorFlow中运行程序的通常工作流程如下所示： 建立一个计算图。这可以是TensorFlow支持的任何数学操作。 初始化变量。 创建会话。 在会话中运行图形。 关闭会话。...阅读文章以获得完整的代码，并深入了解它的工作原理。 编辑：黄继彦
这种方案Angel PS提供了一个梯度PS的控制器，来接入多个分布式的Worker，每个Worker上可以运行一些通用的深度学习框架例，这种方案PyTorch版本的工作我们已经完成，并已经开源了（PyTorch...为了解决上述问题，我们在精准排序任务上开发了一整套的软件框架"智凌"（基于TensorFlow）来满足训练需求。 ?...数据抽象和处理在C++和Python上完成。然后是深度学习的framework（tensorflow）层提供各种深度学习的库。最后是具体的应用模型如DSSM、VLAD和一些图像算法的模型等。"...图11是"智凌"在基础数据上的训练流程图，从图中看到从消息中间件中读取数据到本地的DataQueue中，DataQueue给每个在GPU节点上的模型分发Batch数据然后进行训练，训练完成后读取到CPU...SparseFillEmptyRows操做，去除耗时过多的字符串操作 ( 百万级别 )，节省CPU算力来提升QPS，此优化单卡性能约有6%的提升。
numpy和TensorFlow之间的一个主要区别是TensorFlow遵循一个“懒惰”的编程范例。它首先建立所有要完成的操作图形，然后当一个“会话”被调用时，它再“运行”图形。...2.轻松地在CPU / GPU上进行分布式计算。 3.平台灵活性。你可以在任何地方运行模型，无论是在移动设备，服务器还是PC上。...例如，在执行scikit-learn时，首先创建所需算法的对象，然后在训练集上构建一个模型，并对测试集进行预测。例如： ? 正如我刚才所说，TensorFlow遵循一个“懒惰”的方法。...在TensorFlow中运行程序的通常工作流程如下所示： 1．建立一个计算图（http://t.cn/RYRNUS6）。这可以是TensorFlow支持的任何数学操作。 2．初始化变量。...4．在会话中运行图形。 5．关闭会话。 接下来，让我们写一个小程序来添加两个数字！ ?
Tensorboard 使用的版本为 0.1.4，对应于 TensorFlow 1.3.0，但训练代码未在 TensorFlow 1.3.0 上测试，不过应该是可以运行的。...想要在浏览器上看到 TensorBoard 页面，大概需要这几步： summary。在定义计算图的时候，在适当的位置加上一些 summary 操作 。 merge。...在没有运行的时候这些操作是不会执行任何东西的，仅仅是定义了一下而已。在运行（开始训练）的时候，我们需要通过 tf.summary.FileWriter() 指定一个目录来告诉程序把产生的文件放到哪。...TensorBoard 的工作原理是读取模型训练时产生的 TensorFlow events 文件，这个文件包括了一些 summary 数据（就是作图时用的数据）。 SCALARS ?...比如我这里以不同的超参训练了 6 次，那么 就有 6 个 run，而你所记录的迭代次数（并不是每一步都会记录当前状态的，那样的话太多了，一般都是每隔多少次记录一次）则显示在 Session Run 里。
你可以在工作流程的每个阶段使用现有的通用CPU，并可选择性的使用专用GPU来加速数学密集型(math-intensive)的某些步骤。...启用GPU以后，数据科学家可以共享CDSW节点上可用的GPU资源。用户可以按需申请GPU实例的数量，最高不超过节点的可用总数，然后在运行期间将其分配给正在运行的会话或者作业。...3.3.在GPU节点上启用Docker NVIDIA Volumes ---- 为了让Docker容器能够使用GPU，先前安装的NVIDIA驱动程序库必须合并到以命名的单个目录中...cdsw restart （可左右滑动） 如果你修改了工作节点上的cdsw.conf，请运行以下命令以确保更改生效： cdsw reset cdsw join （可左右滑动） 3.一旦CDSW重启成功后...4.在Engine Images下，从下来列表中选择CUDA镜像 4.例子：TensorFlow ---- 以下为一个简单的例子，可以引导你通过GPU运行TensorFlow 1.打开CDSW控制台，启动一个
本教程针对深度学习研究人员，非常详细的给出了代码以及运行结果。评论区表示本教程非常详实，实操性高。...TensorFlow 2.0建立在以下关键思想之上： 让用户像在Numpy中一样急切地运行他们的计算。这使TensorFlow 2.0编程变得直观而Pythonic。...第一部分主要讲TensorFlow一些基础，比如张量、变量、数学、梯度计算等；第二部分详细介绍了Keras API。 教程放在Google Colab上，可以一边看介绍一边运行代码。...数学计算 可以像使用Numpy一样完全使用TensorFlow。主要区别在于你的TensorFlow代码是否在GPU和TPU上运行。 ? 用tf.function加速 未加速前： ? 加速后： ?...对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。 通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
