FastAdmin 极速后台框架六周岁啦
FastAdmin 致力于服务开发者,努力为开发者节省更多的时间,让大家有时间读书、健身、开源、投资、帮朋友、陪家人。
FastAdmin 开源社区创立于 2017 年,今天 FastAdmin 六岁啦,开源六年来我们收获了非常多的惊喜,在 FastAdmin 开源过程中,我们结识了很多很有趣的开发者朋友,现已有 87 位开发者朋友为 FastAdmin 贡献了代码,有 128 位插件作者参与了 FastAdmin 插件市场的建设,有无数热心的朋友为 FastAdmin 出谋划策。
FastAdmin 是无数开发者朋友们努力的成果,FastAdmin 的成长离不开大家的支持,框架凝聚了无数开发者朋友们的智慧,朋友们自发的参与到开源社区中,参与到生态的建设中。
FastAdmin 会更加努力做好开源,为国内的开源社区贡献一份自己的力量,也欢迎大家参与开源社区,感谢支持 FastAdmin,感谢支持国内的开源社区。
FastAdmin 六周年活动页
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阿里云机器学习 PAI 发布基于 HLO 的全自动分布式系统 TePDist,并宣布开源!
作者:品曲,宗雁,佀畅,侠雕,伟林 导读 一直以来,大模型在模型效果上被证明具有显著优势。而ChatGPT的出现,证明了其在工业生产工具方面具有巨大潜力。毫无疑问,大模型的训练需要巨大的算力,这对分布式并行框架是一项考验。现如今,业界越来越多的团队纷纷转向分布式框架的研究与开发之中,既有针对特定场景特定模型的极致手工优化,也包括面向通用模型通用场景的自动分布式工作。然而,它们在实际生产场景仍然有一些挑战。一方面,对于手工优化的框架,虽然其特定情况下的性能较为极致,但通用性存在限制。另一方面,现有的自动分布式框架可能在通用性和性能方面表现较好,但通常需要忍受较长的策略搜索时间,进而对业务落地产生一定的影响。为了应对以上问题,PAI 团队推出并开源了TePDist(Tensor Program Distributed System),它通过在HLO上做分布式策略搜索,实现与用户模型语言解耦。并且在保持通用性的同时,在可接受的策略搜索时间内,追求高性能分布式策略。 TePDist背后的技术框架如何设计?未来有哪些规划?今天一起来深入了解。 TePDist是什么? TePDist是阿里云PAI...
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使用 Transformers 进行图分类
在之前的 博文 中,我们探讨了图机器学习的一些理论知识。这一篇我们将探索如何使用 Transformers 库进行图分类。(你也可以从 此处 下载演示 notebook,跟着一起做!) 您可以通过点击 阅读原文 查看文段中提到的链接。 目前,Transformers 中唯一可用的图 transformer 模型是微软的 Graphormer,因此本文的例子将会基于该模型。我们期待看到大家会使用并集成哪些其他模型进 🤗。 软件 要学习本教程,需要安装 datasets 和 transformers (版本号 >= 4.27.2),你可以使用 pip install -U datasets transformers 来安装。 数据 你可以使用自己的图数据集,也可以使用 Hub 上已有的数据集。本文我们主要使用已有的数据集,你也可以随时 添加你的数据集 到 Hugging Face! 数据加载 从 Hub 加载图数据集非常简单。这里,我们加载 OGB 库中的 ogbg-mohiv 数据集 (该数据集是斯坦福 开放图基准 (Open Graph Benchmark,OGB) 的一部分)...
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