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13分钟聊聊并发包中常用同步组件并手写一个自定义同步组件

前言 上篇文章10分钟从源码级别搞懂AQS(AbstractQueuedSynchronizer)说到JUC并发包中的同步组件大多使用AQS来实现 本篇文章通过AQS自己来实现一个同步组件,并从源码级别聊聊JUC并发包中的常用同步组件 本篇文章需要的前置知识就是AQS,如果不了解AQS的同学可以看上一篇文章哈~ 阅读本篇文章大概需要13分钟 自定义同步组件 为了更容易理解其他同步组件,我们先来使用AQS自己来实现一个常用的可重入锁 AQS模板方法流程是固定的,我们主要只需要来实现它的尝试获取同步状态和尝试释放同步状态方法即可 首先我们先规定要实现的可重入锁是独占式的 规定同步状态一开始为0,当有线程获取锁成功同步状态就为1,当这个线程重入时就累加同步状态 规定释放同步状态时每次扣减1个同步状态,只有当同步状态扣减到0时,才是真正的释放独占锁 我们使用一个内部类Sync 来继承AQS 并重写tryAcquire尝试获取同步状态、tryRelease 尝试释放同步状态、isHeldExclusively判断当前线程是否持有同步状态(等待、通知时会用到该方法) static class Sy...

chatglm2-6b在P40上做LORA微调 | 京东云技术团队

背景: 目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍 github: https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B chatglm2-6b相比于chatglm有几方面的提升: 1. 性能提升: 相比初代模型,升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型,同时在各项数据集评测上取得了不错的成绩; 2. 更长的上下文: 我们将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练; 3. 更高效的推理: 基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%; 4.更开放的协议:ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在填写...

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