LLaMA-Factory 基于docker的大模型多卡分布式微调
LLaMA-Factory是微调工具，包含Dockerfile和train.sh脚本，适用于多卡训练。Dockerfile基于nvidia/cuda:12.1.0镜像，安装Python 3.10、PyTorch 2.2.0、transformers等库。train.sh运行Docker容器，使用accelerate launch进行训练，参数包括模型路径、学习率、优化器设置等。注意使用--shm-size 32G --gpus all，并可选启用unsloth加速。默认配置文件设定了分布式训练和混合精度BF16。
探索Java多线程编程的奥秘与实践
【4月更文挑战第2天】Java多线程提升程序性能，通过Thread类和Runnable接口实现。线程生命周期包括新建、就绪、运行、阻塞和死亡。同步关键机制有synchronized、Lock，防止竞态条件。线程通信使用wait/notify，避免死锁策略包括有序加锁。Java并发API如Executor服务简化线程管理，JMM确保共享数据一致性。多线程应用广泛，如Web服务器并发处理和并行计算。理解和实践多线程，能编写高效应用。
并发编程中常见的设计模式
本文介绍了11种并发编程设计模式，包括生产者-消费者、管程、Future、读写锁、双检锁、不可变对象、信号量、工作窃取者、活性与安全性条件、线程池和事件驱动架构。这些模式旨在解决资源共享、同步、线程安全和效率等问题，如Java中的 BlockingQueue、synchronized、Future接口和ReentrantLock等工具。了解和应用这些模式能有效提升并发编程的能力。
深入理解操作系统内存管理：原理与实践
在现代计算机系统中，操作系统的内存管理是确保系统高效、稳定运行的关键组成部分。本文将深入探讨操作系统内存管理的核心概念、关键技术以及面临的挑战。通过分析内存管理的工作原理，我们将了解操作系统是如何实现对物理内存的有效分配、保护和映射的。同时，文章还将讨论虚拟内存技术如何允许多个进程共享有限的物理内存资源，并保持各自独立运行。此外，我们还将探索内存管理的优化策略和未来发展趋势，为读者提供一个全面、深入的操作系统内存管理视角。