[源码分析] Facebook如何训练超大模型---(4)的更多相关文章

  1. [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1)

    [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 0x00 摘要 0x01 简介 1.1 FAIR & FSDP 1 ...

  2. [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2)

    [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 ZeRO 1.1.1 Ze ...

  3. [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3)

    [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 0x00 摘要 0x01 ZeRO-Offload 1.1 设计原 ...

  4. Alink漫谈(十七) ：Word2Vec源码分析 之 迭代训练

    Alink漫谈(十七) :Word2Vec源码分析 之 迭代训练 目录 Alink漫谈(十七) :Word2Vec源码分析 之 迭代训练 0x00 摘要 0x01 前文回顾 1.1 上文总体流程图 1 ...

  5. quartz源码分析——执行引擎和线程模型

    title: quartz源码分析--执行引擎和线程模型 date: 2017-09-09 23:14:48 categories: quartz tags: [quartz, 源码分析] --- - ...

  6. [源码分析] 分布式任务队列 Celery 多线程模型 之 子进程

    [源码分析] 分布式任务队列 Celery 多线程模型 之 子进程 目录 [源码分析] 分布式任务队列 Celery 多线程模型 之 子进程 0x00 摘要 0x01 前文回顾 1.1 基类作用 1. ...

  7. SOFABolt 源码分析

    SOFABolt 是一个轻量级.高性能.易用的远程通信框架,基于netty4.1,由蚂蚁金服开源. 本系列博客会分析 SOFABolt 的使用姿势,设计方案及详细的源码解析.后续还会分析 SOFABo ...

  8. Spark源码分析之三：Stage划分

    继上篇<Spark源码分析之Job的调度模型与运行反馈>之后,我们继续来看第二阶段--Stage划分. Stage划分的大体流程如下图所示: 前面提到,对于JobSubmitted事件,我 ...

  9. [源码分析] 并行分布式任务队列 Celery 之 Timer & Heartbeat

    [源码分析] 并行分布式任务队列 Celery 之 Timer & Heartbeat 目录 [源码分析] 并行分布式任务队列 Celery 之 Timer & Heartbeat 0 ...

  10. 源码分析——迁移学习Inception V3网络重训练实现图片分类

    1. 前言 近些年来,随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习在图像识别领域的突破,越来越多的图像识别算法不断涌现.在去年,我们初步成功尝试了图像识别在测试领域的应用:将网站样式错乱问题.无线领域 ...

随机推荐

  1. 【九度OJ】题目1073：杨辉三角形 解题报告

    [九度OJ]题目1073:杨辉三角形 解题报告 标签(空格分隔): 九度OJ http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1073 题目描述: 输入n值,使用递归函数,求杨 ...

  2. 【剑指Offer】把数组排成最小的数 解题报告（Python）

    [剑指Offer]把数组排成最小的数 解题报告(Python) 标签(空格分隔): 剑指Offer 题目地址:https://www.nowcoder.com/ta/coding-interviews ...

  3. Redis常见使用场景

    缓存 数据共享分布式 分布式锁 全局ID 计数器 限流 位统计 购物车 用户消息时间线timeline 消息队列 抽奖 点赞.签到.打卡 商品标签 商品筛选 用户关注.推荐模型 排行榜 1.缓存 St ...

  4. 数据结构作业——P53页算法设计题（7）：原地逆转链表

    一. 题目描述: 设计一个算法,将链表中所有结点的链接方向"原地"逆转,即要求仅利用原表的存储空间,换句话说,要求算法的空间复杂度为O(1). 二.算法设计 #include< ...

  5. EMA

    目录 源 设置 结果 源 Exponential moving average (EMA) 是一个非常有用的trick, 起到加速训练的作用. 近来发现, 该技巧还可以用于提高网络鲁棒性(约1% ~ ...

  6. 计算机图形学——梁友栋-Barsky算法

    梁算法是计算机图形学上最经典的几个算法,也是目前唯一一个以中国人命名的出现在国内外计算机图形学课本的算法,我之前在介绍裁剪算法的时候介绍过这个算法 https://www.cnblogs.com/wk ...

  7. 使用 JavaScript 中的 document 对象的属性，根据下拉框中选择的属性，更改页面中的字体颜色和背景颜色

    查看本章节 查看作业目录 需求说明: 使用 JavaScript 中的 document 对象的属性,根据下拉框中选择的属性,更改页面中的字体颜色和背景颜色 实现思路: 在页面的 <body&g ...

  8. JavaScript交互式网页设计 • 【第1章 JavaScript 基本语法】

    全部章节   >>>> 本章目录 1.1 JavaScript 概述 1.1.1 JavaScript 简介 1.1.2 JavaScript 的概念和执行原理 1.1.3 J ...

  9. WiFi6模块 RW6852-PCIE

    RW6852-PCIE是一款高度集成的模块,支持2T2R 802.11ax解决方案,具有MU-MIMO.无线LAN (WLAN) PCI Express网络接口控制器和HS-UART混合接口.它结合了 ...

  10. Ranger开源流水线docker化实践案例

    1.背景 开发部门决定在Apache Ranger开源社区贡献代码,目标是个人国内排名Top1,世界排名Top2,并且在已经成为Ranger项目的Committer情况下,争取成为Ranger项目的P ...