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vGPU device plugin for Kubernetes

vGPU device plugin基于NVIDIA官方插件(NVIDIA/k8s-device-plugin),在保留官方功能的基础上,实现了对物理GPU进行切分,并对显存和计算单元进行限制,从而模拟出多张小的vGPU卡。在k8s集群中,基于这些切分后的vGPU进行调度,使不同的容器可以安全的共享同一张物理GPU,提高GPU的利用率。此外,插件还可以对显存做虚拟化处理(使用到的显存可以超过物理上的显存),运行一些超大显存需求的任务,或提高共享的任务数,可参考性能测试报告。 GitHub地址:https://github.com/4paradigm/k8s-device-plugin 使用场景 显存、计算单元利用率低的情况,如在一张GPU卡上运行10个tf-serving。 需要大量小显卡的情况,如教学场景把一张GPU提供给多个学生使用、云平台提供小GPU实例。 物理显存不足的情况,可以开启虚拟显存,如大batch、大模型的训练。 性能测试 在测试报告中,我们一共在下面五种场景都执行了ai-benchmark 测试脚本,并汇总最终结果: 测试环境 环境描述 Kubernetes ver...

Beyond 预训练语言模型,NLP还需要什么样的知识?

近年来,深度学习技术已广泛应用于NLP领域,但实际应用效果往往受限于缺乏大规模高质量监督样本。2018年底,预训练语言模型横空出世,极大缓解了这个问题,通过“超大规模无监督语料上的预训练语言模型+相对少量的监督样本进行任务精调(fine-tuning)”,可以大幅提升各类NLP任务的效果。 由于效果显著和应用机制简单,预训练语言模型以前所未有的速度在业界得到广泛应用,各大厂纷纷发布自己的预训练模型。现在,我们已毫不怀疑预训练语言模型的能力,并坚信它的发展必将持续提升各类NLP任务的效果。但是,对其能力的上限仍有疑问:预训练语言模型能带领我们彻底理解语言吗? 预训练语言模型的不足 2020年,GPT-3发布,再一次引发大家对“通用人工智能”的热情。在一开始被GPT-3的效果惊艳之后,GPT-3的不足也暴露出来:虽然GPT-3能自动从海量的无监督语料中学习到丰富的共现知识,并成功应用于下游任务上,但GPT-3并未真正理解语言,它只是成功地记住和拟合了语料。 如上图GPT-3关于眼睛的问答例子所示,如果一个事实没有出现在语料中,预训练语言模型只能通过已经记住的语料分布去泛化,这会导致出现不可...

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Apache Tomcat

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

JDK

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。