代码随想录算法训练营Day43 | 1049.最后一块石头的重量 II、494.目标和、474.一和零
1049.最后一块石头的重量 II （脑子没转过弯x1） 初见半天没想明白，背包问题一次不是只取一个物品吗，这题怎么一次取两个呀？？？ 其实这题的思路能够转换成 416分割等和子集： 思路有了，代码其实和416差不多，只有最后的返回值部分有些差别 int lastStoneWeightII(vector<int>& stones) { int sum = 0; for (int n : stones)...
大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow下的大语言模型训练实践（LLM系列05）
文章目录 大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow下的大语言模型训练实践（LLM系列05）1. TensorFlow基础与`tf.distribute.Strategy`1.1 `MirroredStrategy`实现数据并行训练1.2 `MultiWorkerMirroredStrategy`应用于多节点并行训练 2. **构建GPT模型实例**2.1 GPT模型结构概览2.2 使用Ten...
大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的分布式训练（LLM系列06）
文章目录 大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的分布式训练（LLM系列06）一、引言二、PyTorch分布式训练基础三、PyTorch中实现数据并行训练四、优化分布式训练性能 大语言模型LLM分布式训练：PyTorch下的分布式训练（LLM系列06） 一、引言 1.1 分布式训练的重要性与PyTorch的分布式支持概览 在处理大数据集时，分布式训练通过将计算任务分散到多个GPU或节点上执行，...
大语言模型LLM分布式训练：大规模数据集上的并行技术全景探索（LLM系列03）
文章目录 大语言模型LLM分布式训练：大规模数据集上的并行技术全景探索（LLM系列03）1. 引言1.1 大语言模型（LLM）的重要性及其规模化挑战1.2 分布式训练策略的需求 2. 分布式训练基础原理2.1 并行计算的基本概念与分类 3. LLM分布式训练的关键技术3.1 分布式同步训练算法3.2 参数服务器架构3.3 异步训练与优化策略3.4 超大规模LLM中的通信开销与梯度一致性解决方案 大语...
使用transformer来训练自己的大模型实现自定义AI绘图软件的详细操作步骤
使用transformer来训练自己的大模型实现自定义AI绘图软件的详细操作步骤！下面的步骤是非常细致的，如果你有一台自己的GPU算力还算可以的服务器主机，想自己训练AI大模型。可以按照如下步骤开展操作。 要使用 Transformer 框架训练属于自己的大模型来完成 AI 绘图，需要经历以下详细的操作步骤： 1. **环境设置和准备工作**： - 安装 Python 和相关的深度学习库，如 T...
TensorFlow训练大模型做AI绘图，需要多少的GPU算力支撑
TensorFlow训练大模型做AI绘图，需要多少的GPU算力支撑！这个问题就涉及到了资金投资的额度了。众所周知，现在京东里面一个英伟达的显卡，按照RTX3090(24G显存-涡轮风扇）版本报价是7000-7500之间。如果你买一张这样的单卡是可以勉强开始训练的。当然了，双卡更好了，可以并行训练。 训练大模型做AI绘图所需的 GPU 算力取决于多个因素，包括模型的大小、训练数据集的规模、训练批次的大小...
关于大语言模型LLM相关的数据集、预训练模型、提示词、微调的文心一言问答
文章目录 关于大语言模型LLM相关的数据集、预训练模型、提示词、微调的文心一言问答先总结一下Q：LLM模型预训练前与提示词关系，LLM模型预训练后与提示词关系Q：预训练用的数据集与提示词有什么异同Q：为什么我看到的数据集结构和提示词结构一致Q：某开源预训练模型无法知道“今天是几号”Q：用户循环反馈后，预训练模型是否会更新这些信息Q：模型微调后，是否只使用微调后的模型 关于大语言模型LLM相关的数据集...
汇总利用YOLO8训练遇到的报错和解决方案（包含训练过程中验证阶段报错、精度报错、损失为Nan、不打印GFLOPs）
一、本文介绍 本文为专栏内读者和我个人在训练YOLOv8时遇到的各种错误解决方案，你遇到的问题本文基本上都能够解决，同时本文的内容为持续更新，定期汇总大家遇到的问题已经一些常见的问题答案，目前包含的问题已经解决方法汇总如下图所示。 目录 一、本文介绍 二、 报错问题 (1)训练过程中loss出现Nan值. (2)多卡训练问题,修改模型以后不能支持多卡训练可以尝试下面的两行命令行操作，两个是不同的操作...
【Transformer-Hugging Face手册 08/10】使用脚本进行训练
目录 一、说明二、设置三、运行脚本3.1 torch脚本3.2 tensorflow脚本 四、分布式训练和混合精度五、在 TPU 上运行脚本六、测试脚本七、从检查点恢复训练八、分享您的模型 一、说明 除了 Transformers 笔记本之外，还有一些示例脚本演示如何使用 PyTorch、TensorFlow 或 JAX/Flax 为任务训练模型。 您还可以找到我们在研究项目中使用的脚本...
代码随想录算法训练营第五十九天 | 503. 下一个更大元素 II、42. 接雨水
503. 下一个更大元素 II 题目链接：503. 下一个更大元素 II 给定一个循环数组 nums （ nums[nums.length - 1] 的下一个元素是 nums[0] ），返回 nums 中每个元素的 下一个更大元素 。 数字 x 的 下一个更大的元素 是按数组遍历顺序，这个数字之后的第一个比它更大的数，这意味着你应该循环地搜索它的下一个更大的数。如果不存在，则输出 -1 。 思路与实...