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AWS SageMaker Studio Lab免费的机器福利利用起来~

国内无法访问Google Colab,所以有时候跑Python notebook比较麻烦,得倒腾到本地,如果自己的机器(比如笔记本)性能不行的话跑起来也很痛苦 现在有了免费的羊毛,AWS SageMaker...Studio Lab,国内可用 其本质上一个hosted Jupyter Lab,但是AWS提供免费的计算资源,CPU runtime用的是T3.xlarge的8核3.1GHz Intel Xeon...然后就可以进入Studio Lab了。...到目前都没有成功申请到过GPU,以后过了preview阶段以后会增加GPU 2. 15G硬盘空间还是有点小,多装一些package可能就不够用了(比如HuggingFace),如果能扩大到50G就好了 整体上来说SageMaker...Studio Lab操作很简单,用起来也还算流畅,除了GPU难申请到和硬盘偏小外,其他没啥问题。

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如何从 Pandas 迁移到 Spark?这 8 个问答解决你所有疑问

Spark 可以通过 PySpark 或 Scala(或 R 或SQL)用 Python 交互。我写了一篇在本地或在自定义服务器上开始使用 PySpark 的博文— 评论区都在说上手难度有多大。...问题八:有没有使用 Spark 的数据管道架构的示例?...用于 BI 工具大数据处理的 ETL 管道示例 在 Amazon SageMaker 中执行机器学习的管道示例 你还可以先从仓库内的不同来源收集数据,然后使用 Spark 变换这些大型数据集,将它们加载到...Parquet 文件中的 S3 中,然后从 SageMaker 读取它们(假如你更喜欢使用 SageMaker 而不是 Spark 的 MLLib)。...今日好文推荐 工作之余加班加点开发的项目被MD5“夺走”,两年诉讼终失败 Python之父:Python 4.0可能不会有了 价值或超4.5亿?

4.3K10

机器学习算法实现,最小和最干净的例子

数据分析和数据科学的完整统计学播放列表 数据分析和数据科学的完整 SQL Git 和 Github 教程 探索性数据分析、特征工程和特征选择 机器学习播放列表 深度学习和自然语言处理完整播放列表 生产部署的重要框架 完整的 AWS Sagemaker...和 Sagemaker Studio 工具 完整的 MLOPS 教程 使用开源工具的端到端机器学习、深度学习和自然语言处理项目,直到部署 生成式 AI 和 Open AI 播放列表 PySpark 完整教程...readme-ov-file 5、微软开源的promptbase 地址:https://github.com/microsoft/promptbase promptbase 微软开源的一系列资源、最佳实践和示例脚本...苹果同时还公布了mlx应用示例:https://github.com/ml-explore/mlx-examples 示例包括: Transformer 语言模型训练 使用 LLaMA 或 Mistral

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快速失败Vs安全失败(Java迭代器附示例)

而安全失败系统在错误发生时不会停止运行。它们隐蔽错误,继续运行,而不会暴露错误。这两种模式,孰优孰优,是系统设计中常讨论的话题,在此,我们只讨论java中的快速失败和安全失败迭代器。...Java快速失败与安全失败迭代器 : java迭代器提供了遍历集合对象的功能,集合返回的迭代器有快速失败型的也有安全失败型的,快速失败迭代器在迭代时如果集合类被修改,立即抛出ConcurrentModificationException...我们来看看快速失败和 安全失败迭代器的具体细节。...快速失败迭代器运行原理: 所有的集合类都维护着一个对象数组(Object[]),用来存储元素, 快速失败迭代器直接从数组中获取元素,在迭代过程中,总是假定该内部数组不会被修改。...迭代器不要求额外的内存‍‍ ‍‍迭代器需要额外的内存克隆集合对象 示例:ArrayList, Vector, HashMap 示例:ConcurrentHashMap 译者语: 总体而言是一篇好文章

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使用 LlamaIndex 和 Llama 2-Chat 构建知识驱动的对话应用程序

出现提示时,RAG 首先搜索文本语料库以检索与输入最相关的示例。在响应生成过程中,模型会考虑这些示例来增强其功能。...构建解决方案包括以下步骤: 将Amazon SageMaker Studio设置为开发环境并安装所需的依赖项。 从 Amazon SageMaker JumpStart 中心部署嵌入模型。...成功部署嵌入模型后,SageMaker 将返回模型端点的名称和以下消息: 在 SageMaker Studio 中使用 SageMaker JumpStart 进行部署 要在 Studio 中使用 SageMaker...JumpStart 部署模型,请完成以下步骤: 在 SageMaker Studio 控制台上,在导航窗格中选择 JumpStart。...与嵌入模型的部署类似,LLM可以使用 SageMaker JumpStart UI 部署 Llama-70B-Chat: 在 SageMaker Studio 控制台上,在导航窗格中选择JumpStart

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Android Studio 中的Gradle构建系统示例

相信有很多像我一样的朋友在使用Android Studio时,对 Gradle 和 Gradle Android 插件的版本号和作用不是很清楚,本篇文章的将对这些进行解释,最后通过一个实际的项目工程来说明其中的配置块的含义...在Android Studio的 project 视图下的 gradle/ wrapper/gradle-wrapper.properties 路径下声明了项目使用的Gradle版本号,这里使用的是 3.3...classpath表明的是类路径,该Android Plugin for Gradle 的对应文件位置在Android Studio根目录下的:gradle/m2repository/com/android...3.Android Studio中的compileSdkVersion、buildToolsVersion、minSdkVersion、targetSdkVersion这些配置项是什么?...关于Android Studio 工程项目你需要知道的一些东西 Android Studio项目工程包含一个Application module,包含若干个Library module。

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亚马逊正在重塑 MLOps

随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布,他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。...甚至在 Sagemaker Studio 之前,AWS 就有了一些针对 MLOps 的服务。但是,Re:invent 2020 更进一步。他们发布了一系列产品 / 服务,填补了大多数已知的空白。...1 AWS 的现有 MLOps 套件 亚马逊的现有产品完全基于 Sagemaker Studio。它为 ML 开发提供了业内首创的集成开发环境。...它直接建立在 Sagemaker Studio 上,因此利用了 Studio 的所有强大功能(比如它的数据可视化)。...训练期间你在 Sagemaker Studio 中对原始数据所做的所有操作都可以导出到 Feature Store 中,并且可以保证在推理过程中可以正确地复制这些数据。

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建造自己的「天空之城」,密歇根大学博士后的这项研究可以虚空造物、偷天换日

(以下示例左图为原始画面,右图为处理后画面。) 右图场景是不是更像《天空之城》了? 这场景让人想起一句歌词「打开这深夜,抚摸寒星光,我只想走进圆月亮」。...下图 8 展示了两个失败案例: 作者简介 本文作者 Zhengxia Zou 现为密歇根大学安娜堡分校的博士后研究员。他先后于 2013 年和 2018 年取得北京航空航天大学的学士和博士学位。...Amazon SageMaker实战教程(视频回顾) Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。...10月15日-10月22日,机器之心联合AWS举办3次线上分享,全程回顾如下: 第一讲:Amazon SageMaker Studio详解 黄德滨(AWS资深解决方案架构师)主要介绍了Amazon SageMaker...的相关组件,如studio、autopilot等,并通过在线演示展示这些核心组件对AI模型开发效率的提升。

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【Python】PySpark 数据计算 ② ( RDD#flatMap 方法 | RDD#flatMap 语法 | 代码示例 )

旧的 RDD 对象 oldRDD 中 , 每个元素应用一个 lambda 函数 , 该函数返回多个元素 , 返回的多个元素就会被展平放入新的 RDD 对象 newRDD 中 ; 代码示例 : # 将 字符串列表..., "Jack 21"]) # 应用 map 操作,将每个元素 按照空格 拆分 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) 二、代码示例...- RDD#flatMap 方法 ---- 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import SparkConf, SparkContext...# 为 PySpark 配置 Python 解释器 import os os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "Y:/002_WorkSpace/PycharmProjects...执行环境 入口对象 sparkContext = SparkContext(conf=sparkConf) # 打印 PySpark 版本号 print("PySpark 版本号 : ", sparkContext.version

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