Ray不仅仅是一个用于多处理的库,Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库,它们利用了强化学习的这种能力。它使你能够将训练扩展到大型分布式服务器,或者利用并行化特性来更有效地使用你自己的笔记本电脑进行训练。
通过拿到远程函数的ID,可以在集群的任何地方,通过get(ID)获取该函数返回值
Bert 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformers(Bert)。和 ELMo 不同,BERT 通过在所有层联合调节左右两个上下文来预训练深层双向表示,此外还通过组装长句作为输入增强了对长程语义的理解。Bert 可以被微调以广泛用于各类任务,仅需额外添加一个输出层,无需进行针对任务的模型结构调整,就在文本分类,语义理解等一些任务上取得了 state-of-the-art 的成绩。
不得不说,这个Huggingface很贴心,这里的warning写的很清楚。这里我们使用的是带ForSequenceClassification这个Head的模型,但是我们的bert-baed-cased虽然它本身也有自身的Head,但跟我们这里的二分类任务不匹配,所以可以看到,它的Head被移除了,使用了一个随机初始化的ForSequenceClassificationHead。
rllab paper:https://www.groundai.com/project/ray-rllib-a-framework-for-distributed-reinforcement-learning1917/ 很好地扩展到8192个核心。凭借8192个核心,我们在3.7分钟的中位时间内获得6000奖励,这是最佳公布结果的两倍 大规模测试:我们评估RLlib在进化策略(ES),近端政策优化(PPO),和A3C的性能,对建立专门的系统比较 特别为那些算法 [ OPE(2017年),黑塞等人(2017
This module constructs higher-level threading interfaces on top of the lower level python库之_threadmodule
Truncation methods 截断法 文章的关键信息位于开头和结尾。 我们可以使用三种不同的截断文本方法来执行 BERT 微调。
当使用lambda层加入自定义的函数后,训练没有bug,载入保存模型则显示Nonetype has no attribute ‘get’
Ray is a fast and simple framework for building and running distributed applications. The same code can be run on a single machine to achieve efficient multiprocessing, and it can be used on a cluster for large computations.
过去几个周末,我一直沉浸在“即时工程”的迷人世界中,学习Elasticsearch® 等向量数据库如何通过充当长期记忆和语义知识存储来增强 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM)。然而,困扰我和许多其他经验丰富的数据架构师的一件事是,许多教程和演示完全依赖于向大型网络公司和基于云的人工智能公司发送您的私人数据。
[1] 详细内容请参阅 MarkAI Blog [2] 更多资料及工程项目请关注 MarkAI Github [3] 通关感知算法面试请Star 2024年千道算法面试题综述
因此,大家常会使用开源的预训练模型,然后根据下游任务数据来fine tuning。其中最出名的就是哈工大讯飞实验室推出的一系列中文PTMs[1],他们是用维基百科的中文语料来做的预训练。
Source How Java Memory Works?. Before we move on to the performence… | by Berkay Haberal | Jul, 2023
huggingface的transformers在我写下本文时已有39.5k star,可能是目前最流行的深度学习库了,而这家机构又提供了datasets这个库,帮助快速获取和处理数据。这一套全家桶使得整个使用BERT类模型机器学习流程变得前所未有的简单。
threading模块基于Java线程模型设计。不过Java中锁和条件变量是每个对象的基本行为,在python中却是单独的对象。python的Thread类行为是Java的Thread类行为的子集,目前尚不支持优先级、线程组,线程无法销毁、停止、暂停、恢复或中断。Java中Thread类的静态方法在Python中映射为模块级的函数。
Part1Source How Java Memory Works?. Before we move on to the performence… | by Berkay Haberal | Jul,
前段时间,在写公司的一个项目的时候,用到了分布式锁,一个同事告诉我说,分布式锁解锁在高并发的时候会报错。
在本篇博客中,我们将深入探讨 OpenAI Gym 高级教程,特别关注分布式训练与并行化的方法。我们将使用 Ray 这个强大的分布式计算库来实现并行化训练。
把内存中的数据变为可保存和共享,实现状态保存。cPickle使用C语言编写,效率高,优先使用。如果不存在则使用pickle。pickle使用dump和dumps实现序列化。
大家好,我是多多,最近在学习整理预训练模型和transformers。这是本系列的第3篇。文字和代码较多,建议点赞、在看、收藏食用。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
在很早很早之前,写过一篇文章介绍过Redis中的red lock的实现,但是在生产环境中,笔者所负责的项目使用的分布式锁组件一直是Redisson。Redisson是具备多种内存数据网格特性的基于Java编写的Redis客户端框架(Redis Java Client with features of In-Memory Data Grid),基于Redis的基本数据类型扩展出很多种实现的高级数据结构,具体见其官方的简介图:
周末的时候,一位开发者将名为「ChatGPT Academic」的项目开源至 GitHub。
一个常见错误是使用装饰器时不保存函数元数据(文档字符串和函数名字), 装饰器返回的是新函数,失去了函数元数据.
【一】ERNIE:飞桨开源开发套件,入门学习,看看行业顶尖持续学习语义理解框架,如何取得世界多个实战的SOTA效果?_汀、的博客-CSDN博客_ernie模型
我们先看算法的核心部分:model,包含了TensorFlow建图,计算loss,训练和测试。
在此博客文章中,探索了用于实现强化学习(RL)算法的功能范例。范例是开发人员将其算法的数值写为独立的纯函数,然后使用库将其编译为可以大规模训练的策略。分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法,消除了数千行“胶水”代码,并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。
Huggingface 与 bitsandbytes 合作,将 AutoGPTQ[1] 库集成到了 Transformers 中。这一整合使用户能够以低至 8、4、3 或甚至 2 位的精度级别量化和操作模型,采用了 Frantar 等人在 2023 年[2] 引入的 GPTQ 算法。值得注意的是,使用 4 位量化几乎不会损失精度,同时在处理小批量数据时仍能保持与 fp16 基准相似的推理速度。值得一提的是,GPTQ 方法与 bitsandbytes 提出的训练后量化技术略有不同,因为它需要使用校准数据集。
我们从一个简单的用例开始。在 Java 8 之前,任何访问对象方法或属性的调用都可能导致 NullPointerException:
分发深度学习模型训练已经成为何时进行训练的问题,而不是如果这样做。最先进的ML模型(例如BERT)具有数亿个参数,而在一台机器上训练这些大型网络将花费数天甚至数周的时间。
在Huggingface官方教程里提到,在使用pytorch的dataloader之前,我们需要做一些事情:
ReentrantLock和synchronized都是提供了同步的功能,JDK1.6之后对synchronized性能进行了优化,所以两者的性能上几乎没什么区别,但是ReentrantLock提供了了一些高级功能。
来源:极市平台本文约9600字,建议阅读10+分钟本文作者与你分享使用Pytorch-Lightning心得。 写在前面 Pytorch-Lightning这个库我“发现”过两次。第一次发现时,感觉它很重很难学,而且似乎自己也用不上。但是后面随着做的项目开始出现了一些稍微高阶的要求,我发现我总是不断地在相似工程代码上花费大量时间,Debug也是这些代码花的时间最多,而且渐渐产生了一个矛盾之处:如果想要更多更好的功能,如TensorBoard支持,Early Stop,LR Scheduler,分布式训练,
chainer是一个基于python的深度学习框架,能够轻松直观地编写复杂的神经网络架构。
上篇文章我们介绍了Llama 2的量化和部署,本篇文章将介绍使用PEFT库和QLoRa方法对Llama 27b预训练模型进行微调。我们将使用自定义数据集来构建情感分析模型。只有可以对数据进行微调我们才可以将这种大模型进行符合我们数据集的定制化。
作者 | Wesley Du, Junwei Deng, Kai Huang, Shan Yu and Shane Huang 作者是英特尔人工智能和分析团队的解决方案架构师,该团队一直致力于 BigDL 的开发。数据科学家和数据工程师可以使用 BigDL 轻松构建端到端的分布式 AI 应用。 1 介绍 Ray 是一个能够非常快速和简单地去构建分布式应用的框架。BigDL 是一个在分布式大数据上构建可扩展端到端 AI 的开源框架,它能利用 Ray 及其本地库(Native Libraries)来支
ChatGPT于2022年12月初发布,震惊轰动了全世界,发布后的这段时间里,一系列国内外的大模型训练开源项目接踵而至,例如Alpaca、BOOLM、LLaMA、ChatGLM、DeepSpeedChat、ColossalChat等。不论是学术界还是工业界,都有训练大模型来优化下游任务的需求。
from torch.optim import Adam from torch.utils.data import DataLoader from dataset.wiki_dataset import BERTDataset from models.bert_model import * import tqdm import pandas as pd import numpy as np import os config = {} #训练集 config["train_corpus_path"] =
在class中对属性进行初始化使用了其它类返回的句柄进行初始化导致,HTTPDigestAuth的返回值不能进行序列化,也就是不能作为cls(buf, protocol).dump(obj)的参数进行序列化。
在本月早些时候,Elastic发布了Elasticsearch Relevance Engine(Elasticsearch相关性引擎),该引擎通过多种方式,为用户提供提高相关性的能力,其中特别重要的一点,就是允许开发人员在 Elastic 中管理和使用自己的transformer模型。
上一篇博文介绍了Python中线程、进程与协程的基本概念,通过这几天的学习总结,下面来讲讲Python的threading模块。首先来看看threading模块有哪些方法和类吧。
首先,大家可以理解为k8s已经解决一切了,我们spark,ray都跑在K8s上。但是,如果我们希望一个spark 是实例多进程跑的时候,我们并不希望是像传统的那种方式,所有的节点都跑在K8s上,而是将executor部分放到yarn cluster. 在我们的架构里,spark driver 是一个应用,我们可以启动多个pod从而获得多个spark driver实例,对外提供负载均衡,roll upgrade/restart 等功能。也就是k8s应该是面向应用的。但是复杂的计算,我们依然希望留给Yarn,尤其是还涉及到数据本地性,然计算和存储放到一起(yarn和HDFS通常是在一起的),避免k8s和HDFS有大量数据交换。
进程是指运行中的应用程序,每个进程都有自己独立的地址空间(内存空间)。比如用户点击桌面的IE浏览器,就启动了一个进程,操作系统就会为该进程分配独立的地址空间。当用户再次点击IE浏览器,又启动了一个进程,操作系统将为新的进程分配新的独立的地址空间。多进程就是“多任务”,就像使用电脑时同时打开浏览器上网、打开播放器听歌、后台还默默运行着杀毒软件一样。现代操作系统如Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等都支持多进程,每启动一个进程,操作系统便为该进程分配一个独立的内存空间。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容,再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接,实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型,最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云