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Deno 1.32 发布,增强 Node.js 兼容性

Deno 是一个简单、现代和安全的 JavaScript 和 TypeScript 的运行时,它使用 V8 并以 Rust 构建。 Deno 1.32 正式发布,值得关注的更新包括: 增强 Node.js 的兼容性 Deno 在提高与 Node.js 的兼容性方面继续取得重大进展,提供了更顺畅的整体开发者体验。这个版本的主要改进包括: 受控的自动发现: 当设置了 -no-config 和 -no-npm 标志时,package.json 的自动发现功能将被禁用,从而对该过程提供了更大的控制。 新的环境变量: 一个新的 DENO_NO_PACKAGE_JSON 环境变量允许你完全阻止 Deno 在环境中解析 package.json 文件。 扩大了对加密的支持: 增加了对 node:crypto 中 createCipheriv 和 createDecipheriv API 的支持,扩大了可用的加密功能范围。 错误浮现: package.json 中的依赖解析错误现在以一种 lazy 的方式浮出水面,最大限度地减少了干扰。 deno compile 支持 Web Worker 和动态导入...

每日一博 | 千亿参数开源大模型 BLOOM 背后的技术

假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,“一朝看尽长安花”似乎近在眼前 …… 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单,看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助。 近年来,语言模型越训越大已成为常态。大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究,但很少关注大模型训练技术这种背后的知识。本文旨在以 1760 亿参数的语言模型 BLOOM 为例,阐明训练此类模型背后的软硬件工程和技术要点,以促进大家对大模型训练技术的讨论。 首先,我们要感谢促成或赞助我们这个小组最终完成了训练 1760 亿参数模型这一惊人壮举的公司、个人和团体。 然后,我们开始讨论硬件配置和主要技术组件。 以下是对本项目的简要总结: 硬件 384 张 80GB A100 GPU 软件 Megatron-DeepSpeed 模型架构 基于 GPT3 数据集 含 59 种语言,共 3500 亿词元 训练时长 3.5 个月 人员组成 该项目由 Thomas Wolf (Hugging Face 联合创始人兼 CSO) 发想,他敢于与大公司竞争,提出不仅要训练出立于世界上最大的多语言模...

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