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使用Colossal-AI分布式训练BERT模型

前言 最近几周在研究分布式训练中的模型并行技术。为了直观感受和加深记忆,阅读相关论文的同时,动手用开源的大模型训练框架Colossal-AI逐步改写出了一个数据并行+模型并行的BERT来帮助理解。在这里想介绍一下借助Colossal-AI提供的零冗余优化器、张量并行、流水线并行等技术一点点缩小BERT模型内存占用的过程。 文章内容: 大规模模型对分布式训练带来了什么挑战?什么是Colossal-AI? 用Colossal-AI提供的分布式技术训练BERT模型 数据并行 零冗余优化器 张量并行 流水线并行 实验 总结 背景知识 大规模模型训练 NLP领域中新的预训练模型不断对各种语言任务的效果做出了突破。这些预训练模型依赖于深而宽的网络结构来“记忆”某些语言表征,往往把模型的Layer增多增宽(参数量也随之变多)能进一步提升模型表现,因此近年来NLP模型的模型参数也越来越多。比如BERT论文中提到的BERT-base有1亿参数和BERT-large有3亿参数;最近的GPT-3和PaLM的large更是高达1750亿参数和5400亿参数。 大规模模型为分布式训练带来了新的挑战:过去单卡就能...

没想到吧!这个可可爱爱的游戏居然是用 ECharts 实现的!

摘要:echarts是一个很强大的图表库,除了我们常见的图表功能,还可以自定义图形,这个功能让我们可以很简单地在画布上绘制一些非常规的图形,基于此,我们来玩一些花哨的:做一个Flappy Bird小游戏。 本文分享自华为云社区《没想到吧!这个可可爱爱的游戏居然是用 ECharts 实现的!》,作者: DevUI 。 前言 echarts是一个很强大的图表库,除了我们常见的图表功能,echarts有一个自定义图形的功能,这个功能可以让我们很简单地在画布上绘制一些非常规的图形,基于此,我们来玩一些花哨的。 Flappy Bird小游戏体验地址(看看你能玩几分):https://foolmadao.github.io/echart-flappy-bird/echarts-bird.html 下面我们来一步步实现他。 1 在坐标系中画一只会动的小鸟 首先实例化一个echart容器,再从网上找一个像素小鸟的图片,将散点图的散点形状,用自定义图片的方式改为小鸟。 const myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); opti...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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