详解 MultiWorkerMirroredStrategy:在多机多卡环境下如何处理集群通信死锁
MultiWorkerMirroredStrategy (MWMS) 是 TensorFlow 2.x 中用于多机多卡同步训练的首选策略。它通过在每个 Worker 的 GPU 上复制模型权重,并在梯度计算后使用 All-reduce 操作...
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在深度学习模型部署到边缘设备或服务器时,模型量化(如 INT8)是提高推理速度和降低内存占用的关键技术。然而,对于大型语言模型(LLM)和现代 Transformer 架构,直接使用传统的后训练量化(PTQ)方法往往会导致显著的精度下降,甚...
在处理 TB 级别或者需要实时生成的流式数据集时,传统的 PyTorch Dataset(Map-style Dataset,通过 __getitem__ 随机访问)机制会遇到致命的内存瓶颈。因为这类数据集要求在初始化时或者通过索引访问时将...
在复杂的LLM应用部署中(例如RAG系统、Agent框架或多轮对话引擎),我们需要确保用户输入经过一系列严格且顺序的流程处理:输入验证、安全过滤、上下文管理、路由选择,最后才到达核心推理模型。传统的线性代码结构难以应对这种流程的动态变化和扩...