谈谈你对 Megatron-LM 架构的理解,它在 3D 并行中是如何分配角色的?
Megatron-LM是由NVIDIA开发的一套用于训练超大规模语言模型的框架。随着模型参数量突破万亿级别,任何单一的并行技术都难以高效地在有限的硬件资源上完成训练。Megatron-LM通过巧妙地结合三种主要的并行策略——张量并行(Ten...
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许多个人站长希望利用 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 提供的永久免费资源来托管网站或运行小型应用。然而,在注册过程中,频繁遭遇各种神秘的拒绝,俗称“ABC 错误”或“Generic Error”。这些错误...
作为一名资深搜索工程师,我们深知 Elasticsearch(ES)集群的稳定性至关重要。内存溢出(OOM)是导致 ES 节点崩溃的常见原因,通常由代价高昂的查询、大型聚合或加载过多字段数据引起。ES 的 Circuit Breaker(熔...
Kubernetes(K8s)集群的生命周期管理是运维工作的核心。当我们需要对某个节点进行硬件升级、操作系统补丁或内核更新时,必须确保该节点上的应用Pod能够安全、平滑地迁移到其他健康节点上,从而实现零服务中断(Zero Downtime)...
车载信息娱乐系统(IVI)作为汽车的智能中枢,其安全性至关重要。Android 平台使用 SELinux(Security-Enhanced Linux)来实现强制访问控制(MAC),它是保护 IVI 系统不受恶意或错误行为侵害的“安全带”...
如何通过 tf.lite.Optimize 实现权重量化:让你的模型在移动端实现 4 倍压缩 1. 为什么需要权重量化? 在将深度学习模型部署到资源受限的移动设备(如手机、IoT设备)时,模型的体积和推理速度是关键瓶颈。标准的深度学习模型(...
深度学习模型训练过程中,如果发现训练损失(Loss)突然飙升并变为NaN(Not a Number),通常标志着梯度爆炸或数值溢出。虽然直接的数值问题需要ML工程师从模型结构、学习率、或数据预处理层面解决,但作为Infra(基础设施)工程师...
在复杂的AI模型部署环境中,模型漂移(Model Drift)、数据偏移(Data Skew)或恶意攻击都可能导致灾难性的业务后果。建立一个有效的AI安全“保险”机制,核心在于将抽象的风险转化为可量化的、可实时监控的指标,并基于此指标触发自...
在构建大规模向量搜索系统时,我们经常面临“非对称搜索”场景:查询向量(Query Vector)通常保持高精度(浮点型),而数据库中的索引向量(Database Vector)为了节省存储和提高I/O效率,会使用量化压缩技术(如Produc...
在复杂的软件项目中,Bug 的发现往往滞后于其引入的时间。当一个 Bug 出现时,如果提交历史(Commit History)非常庞大,手动检查每一个 Commit 来确定是哪一次更改引入了问题,无疑是耗时且低效的。幸好,Git 提供了一个...