Transformers 加速的一些常用技巧
Transformers架构因自注意力机制面临训练过程中的内存不足和GPU限制问题，主要源于大量参数、自注意力计算的高复杂度以及激活状态存储。为解决这些问题，常用策略包括：固定长度填充（使用注意力掩码处理填充部分）、动态填充（每批内序列长度相同）和等长匹配（按序列长度分组批量处理），以及自动混合精度（AMP）训练，通过float16降低内存使用和加速计算。尽管如此，大型模型仍可能需要高性能GPU支持。
构建个人知识库：Notion vs Roam Research
【5月更文挑战第12天】Notion和Roam Research是两款知名的知识库工具。Notion以其丰富的文本编辑、灵活的笔记组织和强大的集成能力脱颖而出，适合需要多平台同步和精美排版的用户。Roam Research则以双向链接和块概念为核心，构建知识网络，便于发现信息间的关联，适合深度学习和探索性思考。选择取决于个人需求和偏好。
Playwright安装与Python集成：探索跨浏览器测试的奇妙世界
Playwright是新兴的跨浏览器测试工具，相比Selenium，它支持Chrome、Firefox、WebKit，执行速度快，选择器更稳定。安装Playwright只需一条`pip install playwright`的命令，随后的`playwright install`会自动添加浏览器，无需处理浏览器驱动问题。这一优势免去了Selenium中匹配驱动的烦恼。文章适合寻求高效自动化测试解决方案的开发者。