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有一些建议您可以参考: 1. 缩短sequence_length 2. 减小batchsize(如果是batch推理的话) 机器配置需要您自行测试一下,我们这里也并没有缩短到400ms以内的可靠数据
您好,给您带来的不便深表歉意,在1.3.0版本中存在GPT3存储checkpoint的一个bug,建议更新至1.3.2版本进行训练和推理
建议使用lscpu查看下物理cpu的数量,如果是32线程,一般只有16个物理cpu,这种情况下跑16个核是最快的。
您好,请参考:https://www.modelscope.cn/docs/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E8%AE%AD%E7%BB%83Train 文档中“模型的保存与后续使用”章节。ModelScope的trainer默认支持从断点处继续训练,并恢复当时的epoch、iters、optimizer、random_state等信息。
您好,如果您使用的是PyTorch模型,您可以参考: https://www.modelscope.cn/docs/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%AF%BC%E5%87%BA 文档中描述的导出过程进行导出;如果是其他框架模型,ModelScope目前还没有统一的导出方案,您可以尝试使用https://github.com/onnx/tensorflow-onnx导出为ONNX,或使用tensorflow内置能力导出为graphdef
while True pass 不就完了
为什么要转linux,各有各的优点,windows开发也不错啊
springboot耦合了部署框架等,解决了之前一直诟病的配置文件过多的问题,spring没有这些,只能老老实实的放在tomcat里面运行
因为前人的代码能改,如果不能改就不会说成是shit mountain了。 比如盖房子,盖得再烂也没法修补,只能等着最后一锤子干倒。
摘下假发露出智慧
最近是不是php连公司都解散了?
word和excel的区别啊,这么简单
补充下上面的回答。现在用的大多数mysql数据库,这个数据库比标准四种隔离级别多了一个机制:可重复读级别可以消除幻读,因为该级别存在间隙锁。
1 不知道。我读过多个框架的源码 2. 没有。基础的东西了解,但是平时用不到。 3. 看是什么项目什么模块,越重要的地方越小心,不重要的地方可以不用这么做。 4. 没有,脑海里一片空白那种。 5. 没有,直接就用了,太熟悉了。 多看书多学习,其他的别想太多。
躺着趴着坐着侧靠着想怎么写就怎么写~还可以一边抠脚一边写~
看你目标是什么了。新时代媒体运营(如公众号等),不是那么容易的,技术不重要,内容和推广才重要。我的建议还是看看你的兴趣,由兴趣长成副业,这样你不会太痛苦。比如你善于写文章,那就弄个公众号。如果善于买卖,可以开个网点或者无人实体店什么的。
bigserial这个类型不存在,我对pg这个库不太熟悉,这个库有这种类型么?
当然了。要不然你用什么存呢,hadoop只能用作离线分析。
根本是关公战秦琼。 一个是技术方案,一个是实施语言,两者根本不能同时比较。 如果非说关系,那就是python可以作为大数据的实施语言。
大数据可以说是人工智能的前序步骤,也可以当成子集。 大数据可以理解为大的excel,你在excel做的所有操作,都和大数据中做的类似,这些结果可以作为特征输入模型中,这种情况下是人工智能的前序步骤。 大数据也可以直接当做人工智能的子集。比如,微信每年出的报告,今年中国有多少亿人聊了什么,最火热的话题是什么,这些可以直接在一个大的excel里面做出来,不需要模型辅助,在这方面,大数据是宽泛人工智能意义上的子集。