还是我们上次的图，我们上次大概讲解了类加载子系统的执行过程，验证，准备，解析，初始化四个过程。还有我们的双亲委派机制。 我们这次来说一下运行时内存模型。上一段小代码。...我再来详细的看一下内存模型内的栈到底是怎么工作的。 首先在栈空间内开辟一块空间，然后在空间内给予一个独立的main空间到栈底，在分配compute栈帧到栈，栈是先进后出的，切记。...我们在对于compute的栈帧空间放大化来看一下。 初始程序计数器为0也就是要运行第一行了，也就是说程序计数器就是控制代码该运行第几行的一个控制器。角标标识，从0开始。...一般来说堆的2/3是我们的老年代，并且我们暂时不需要考虑元空间，元空间现在已经使用的是真实内存，并不占用我们的jvm虚拟机内存。...又半夜了，下篇博客我们来说说，再来说说堆里面具体是用什么样的算法来清理垃圾的。同时也会简单的说一下，我们如何可以避免我们的fullGC。
[ICLR 24] 如何可靠地评估可解释的图神经网络 Towards Robust Fidelity for Evaluating Explainability of Graph Neural Networks...背景与贡献 如何评估解释子图的quality是 Explainable GNNs中一个重要问题。...现有的评估方法通常有两种，一通过和Ground Truth (GT)进行比较，二为通过 Fidelity 进行评估。 Fidelity 核心思想是比较子图预测结果和原图预测结果的差异。...可解释的人工智能可以帮助我们理解模型如何做出预测。...直观的想法是，如果用作解释的子图对于预测模型很重要，则意味着 1）去掉这部分子图会对预测结果产生较大影响。 2）模型可以只从该子图中推断出预测结果。
解决这个问题的一个方法就是使用多线程。在这篇文章中，我要结合代码介绍一下 GPU 加速，它是如何完成的，以及用于 GPU 任务的简单 API。下面以一个矩阵乘法开始全文内容。 矩阵乘法 ?...CUDA 线程模型 这张图展示了 CUDA 的线程模型（这个和市场上其他的架构几乎是相同的，例如 AMD）。简单起见，我们假设一每个 CUDA 核一次只能运行一个线程。...总之，由于这是一个简介，所以我们要以一个用 Java 开发的简单 API 来聚焦更大更复杂的结构。 GPU 的思考 正如我们讨论到的，每个 GPU 核心都能运行一个独立的线程。...或者，说得简单一些就是元素在矩阵中的位置。此外，矩阵会被加载到 GPU 中共享它的内存，我们可以通过索引直接访问元组中的数据。是不是很容易？我们对着代码来看一看吧。...Kernel 就是在 GPU 上运行的代码部分。
1、点击[开始菜单] 2、点击[系统] 3、点击[系统信息] 4、点击[高级系统设置] 5、点击[设置] 6、点击[高级] 7、点击[更改] 8、点击[自动管理所有驱动器分页文件的大小]
随着大语言模型、扩散模型等AI技术的爆发式增长，企业对GPU算力的需求呈现指数级攀升。...然而，硬件异构化（如不同品牌GPU共存）、模型多样化（LLM、音频、图像生成等）以及资源动态扩展等问题，使得传统GPU管理工具捉襟见肘。...在此背景下，GPUStack应运而生，这款由开源社区驱动的GPU集群管理框架，以"兼容性、灵活性、易用性"为核心设计理念，致力于为开发者提供一站式AI模型部署与推理解决方案。...一句话描述管理用于运行 AI 模型的 GPU 集群网址https://github.com/gpustack/gpustack项目介绍GPUStack 是一款轻量级开源工具，其核心目标是通过统一接口管理跨平台...、多品牌GPU资源，并支持主流AI模型的分布式推理。
为了以最低的成本设计出最快的神经网络，机器学习架构师必须解决许多问题。此外，仅仅使用带有GPU和张量核心的机器并不能保证最高性能。那么，作为一个机器学习架构师，应该如何处理这个问题呢?...您需要了解硬件的功能，以便以最低的成本获得最大的性能。 作为一个机器学习架构师，你应该如何设计神经网络来最大化GPU的性能? 在本文中，我们将深入了解机器学习架构师实现性能最大化的手段。...图4:Roofline 模型 内存层次结构为提高性能提供了关键优势:1)它们隐藏了CPU、GPU、内存组件之间的延迟差异，2)它们利用了程序局部性。...这个性能度量由Roofline 模型中的ops:字节比率捕获(图4)。 图5显示了如何从供应商的规格中计算这个。我们看到，ops:字节比是139 V100，和416 A100。...作为一名机器学习架构师，在您寻求提高性能的过程中，您将不可避免地面临是否要从Volta升级到Ampere并支付更高的成本的决定。为此，必须使用Roofline模型确定神经网络是算术界限还是内存界限。
运行 Stable Diffusion 推荐配置 内存: 不低于 16 GB DDR4 或 DDR5 存储: 不低于 10 GB 可用空间 GPU: 不低于 6 GB 显存 N 卡 如果硬件达不到要求，...当前的开发主机配置为: 2.9 GHz 8-Core Intel Core i7 16 GB 2666 MHz DDR4 250 GB SSD 由于没有 GPU，生成图片时，需要多等待一会儿。...huggingface 上也有很多其他模型可以下载使用，也能在线体验。...修改运行参数，跳过 GPU 检测，参考[1] export COMMANDLINE_ARGS="--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test...但本篇主要描述的是在无 GPU 情况下，在 macOS 下运行 Stable Diffusion，因此在此仅输入 bird ，进行测试。生成的图片如下图: 4.
在训练大规模深度学习模型时，GPU 内存往往成为关键瓶颈，尤其是面对大型语言模型（LLM）和视觉 Transformer 等现代架构时。...由于大多数研究者和开发者难以获得配备海量 GPU 内存的高端计算集群，掌握高效的内存优化技术至关重要。...五、张量分片和分布式训练对于超大规模模型，可以使用完全分片数据并行（FSDP）技术，将模型参数、梯度和优化器状态拆分至多个GPU，以降低单 GPU 的内存压力。...FSDP不会在每个GPU上维护模型的完整副本，而是将模型的参数划分到可用设备中。执行前向或后向传递时，只有相关分片才会加载到内存中。...总结通过合理组合以上优化策略，可以大幅降低GPU内存占用，提高训练效率，使得大规模深度学习模型能在有限资源下运行。随着硬件技术和深度学习框架的不断发展，进一步探索新方法将有助于更高效地训练AI模型。
评估RPA关键词–高度重复的工作 如小标题所示，高度重复的工作（工作仅电脑端，上篇有提，此处不赘述）是RPA最佳实践。具体到我们团队来说，一套流程至少每月一次运行频率，低于这个频率的需求几乎不考虑。...重复，不仅仅指一个流程每天、每月、每年会运行多少次，还要评估单次流程的重复率。...怎么理解呢，我们有不少流程，每个月虽然只运行一次，但每一次运行的工作量特别的大，而对于开发的流程来说，只需写一套完整循环即可，这样的流程也是比较推崇去开发RPA的。...4.jpg 评估RPA关键词–清晰明确的规则 如果说重复率是RPA的黄金指标，那清晰明确的规则就是RPA的铁律。这个如何来理解呢？...具体如何过死或者过松就聊远了，抱歉关于这个点我要挖一个坑，后续有机会，单开一个话题把坑填上。总之，大家要相信机器人是非常靠谱的就可以了。
有效的评估方法能够帮助研究者和工程师了解模型在不同任务中的表现，并优化模型以提升其在下游应用中的性能。...知识图谱嵌入模型评估的挑战在于，知识图谱通常规模庞大，关系复杂，如何定义合适的评估指标和方法来衡量模型的效果是一个难点。...为了应对这些挑战，本文将介绍几种常用的评估方法，并结合实际案例，详细说明如何通过这些方法评估知识图谱嵌入模型的性能。...高效的评估框架 随着知识图谱规模的不断扩大，如何设计高效的评估框架以处理大规模知识图谱嵌入将是一个重要的研究方向。...多任务评估 知识图谱嵌入模型往往不仅用于单一任务，未来可以通过多任务评估的方法，评估模型在不同任务中的表现，并设计更适应多任务的嵌入模型。
Llama（代表大型语言模型 Meta AI）就是这种转变的例证。我将探讨在各种无服务器平台上，无需使用 GPU 即可运行 Llama 模型的可行性。...最终，需要一个反复试验的过程来找到一个具有正确权衡和优势的模型，该模型可以在目标基础设施上运行。...技术实现 无服务器部署的实现涉及使用llama_cpp加载模型 定义API路由并设置处理提示所需的代码。以下是用于加载Llama模型的代码。...我将使用Nitric进行部署，在AWS和GCP上部署相同的代码库。 注意：有关如何自行运行此项目的逐步指南，请遵循Llama 3.2 on AWS Lambda指南。...内存 最初，我遇到了超时问题，这表明我的配置资源不足以满足模型的需求。虽然Hugging Face建议的内存需求是16GB，但通过反复试验，我确定该模型至少可以使用6GB的内存在各种环境中运行。
本文利用BP人工神经网络对商业银行针对个人的信用等级评价进行了探讨,建立了神经网络的评价模型,对此做出了实例分析。...个人信用等级评估指标体系 商业银行个人信用等级评估指标体系设立的目的简述为银行通过评估借款人的“3C”,即品德(Character)、能力(Capacity)以及抵押(Collateral),对借款人在债务期满时偿债能力...进行个人信用等级评估与预测时,有些因素带有模糊性,而BP人工神经网络的后天学习能力使之能够随环境的变化而不断学习,能够从未知模式的大量复杂数据中发现规律,与传统的评价方法相比,表现出更强的功能。...BP人工神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难,它是一种自然的非线性建模过程,无需分清存在何种非线性关系,给建模与分析带来极大的方便。...BP人工神经网络可以再现专家的经验、知识和直觉思维,较好地保证了评估与预测结果的客观性。 模型建立 R语言AMORE包是个前馈神经网络工具包，类似的还有nnet，RSNNS等。
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。 为什么需要评估？...以相同的方式，如上所述，可以使用许多参数和新技术对机器学习模型进行广泛的训练，但是只要您跳过它的评估，就不能相信它。 混淆矩阵 混淆矩阵 是一个模型的预测和数据点的实际类别标签之间的相关性的矩阵。...现在，我们如何绘制ROC？ 为了回答这个问题，让我带您回到上面的表1。仅考虑M1模型。您会看到，对于所有x值，我们都有一个概率得分。在该表中，我们将得分大于0.5的数据点分配为类别1。...是的，您的直觉是正确的。假设有一个非常简单的均值模型，无论输入数据如何，均能每次预测目标值的平均值。 现在我们将R²表示为： ?...但是，如果您的数据集不平衡，请不要使用准确性作为度量。如果您想对模型进行更深入的评估，以使概率分数也得到权重，请选择对数损失。 请记住，请务必评估您的训练！
引言 大型语言模型(LLM)展现出了杰出的性能，并为我们提供了新的解题思路。但在实际应用过程中，如何评估大型语言模型的输出质量对于我们来说也至关重要。...因为大模型的输出是概率性的---这意味着同样的Prompt产生的结果都有可能不同，大模型评估能够衡量模型输出的质量水平，能够确保用户的体验。为此，今天给大家整理了一些LLMs输出结果的评估方法。...除此之外，其它的评估方法都是从侧面反映出模型的质量水平。...二、人工评估 上线对客之前，评估大模型应用输出水平的最佳选择是：让标注人员在预部署阶段评估大模型应用的输出。典型的评估方法是构建测试数据集，根据测试数据集进行模型评估。 ...「人类评估的局限性」 它无法有效地扩展。所需要的时间成本明显高于自动化方法。另一个局限性是人类评估是主观的——一个评估者的判断可能与另一个评估者的判断不同。
设备跟踪和管理正成为机器学习工程的中心焦点。这个任务的核心是在模型训练过程中跟踪和报告gpu的使用效率。...使用终端命令监控 nvidia-smi 以下是我们在这里收集的一些信息： GPU：Tesla T4 设备温度：设备当前运行温度为 25 摄氏度 功耗：GPU 目前运行功率9W，官方设定的额定最大功率消耗...如果你是硬件使用者（就像一般我们使用云服务器一样），最关心的应该是内存使用和GPU利用率。...在这里，我们在一台可以访问多个 GPU 的机器上运行，但我们只想将其中三个用于 本次TensorFlow session。...总结 以上命令可以是我们获取到需要的GPU监控指标了，下一步就是进行可视化，我们可以直接打印出来，或者将指标推送到tensorboard，甚至是使用prometheus将GPU的运行状况纳入到运维的监控体系
一，Keras简介 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow,Theano 或者 CNTK, MXNet 作为后端运行。...Keras遵循减少认知困难的最佳实践，它提供一致且简单的 API，将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。...功能强大：Keras同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合，它可以在CPU和GPU上无缝运行。...如果需要使用GPU训练模型，需要安装CUDA和cuDNN以支持相应计算，并安装tensorflow-gpu版本，则可以无缝切换到GPU运行。...在模型训练完成后，可以用evaluate方法对模型进行评估，当数据集较大时，使用对内存友好的evaluate_generator方法评估模型，如果需要细粒度的评估，可以用test_on_batch在一个批次上评估模型
如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...= 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?...有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行。 在大多数情况下，你最需要的是数据并行。 数据并行 数据并行包括在每个设备上复制一次目标模型，并使用每个模型副本处理不同部分的输入数据。...Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并行版本，在多达 8 个 GPU 上实现准线性加速。...parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256) 设备并行 设备并行性包括在不同设备上运行同一模型的不同部分。
当试图使用大型模型(即aka gpt-2-xl)，它带有 5亿多个参数，而你的GPU 资源受限，无法将它安装到GPU上运行，或者在模型训练期间无法实现论文中定义的批大小，此时该怎么办？...下面来讨论一些方法，即如何利用这些方法来微调带有15亿个参数的GPT-2-XL模型。 问题的核心 首先，来了解一下将模型加载到GPU中所需GPU内存问题的实质。...只有当反向传播进展到足够计算出f节点的所有依赖关系时，它才能从内存中擦除。这意味着：简单的反向传播所需的内存随神经网络层数n的变化呈线性增长。...例程： 在学习了梯度检查点的细节之后，来看看如何在PyTorch中应用这个概念，看起来并不太难： 梯度累积/微批次 概述 深度学习模型正在越变越大，很难在GPU内存中安装这样大型的神经网络。...评估好GPU模型之后，将 gpu_model的梯度加载到cpu_model中，运行optimizer.step()，将更新后的参数加载到gpu_model上)； 使用batch_size=64，minibatch_size
如果你的 IntelliJ IDEA 在调试的时候越来越慢，那么时候需要增加 IntelliJ IDEA 使用的内存了。...通过 Help | Edit Custom VM Options 路径来打开 VM 的选项。 IJ 将会使用自己的编辑器打开 .vmoptions 文件。...正常来说 IntelliJ IDEA 应该需要分配至少 4G 的内存。 如果你配置的参数不够的话，那么就增加这个内存配置。
jmap指令可以查看JVM运行的堆内存情况， [test@localhost]> jmap -h Usage: jmap [option] (to connect to...运行MemoryAnalyzer.exe，要求至少jdk1.8以上的环境，选择打开刚才下载的dump文件， ?...得到分析文件，其实只是个工具的使用问题，如何从这些零碎的信息中，得到问题真谛，这才是关键，让我这个小白，和大家一起继续学习了。 Java性能问题排查相关的历史文章， 《小白是怎么搞懂GC全过程？》...《一个Full GC次数过多导致系统CPU 100%的案例排查》 《Java GC的基础知识》 近期的热文： 《Linux下如何快速删除大量碎小的文件？》...《登录缓慢的诡异问题》 《Linux下的^M困惑》 《Oracle相关提问的智慧技巧》 《很久以前的一篇对初学Oracle建议的文章》 《PLSQL Developer几个可能的隐患》 《从70万字
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