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Accelerate 1.0.0 发布

Accelerate 发展概况 在三年半以前、项目发起之初时, Accelerate 的目标还只是制作一个简单框架,通过一个低层的抽象来简化多 GPU 或 TPU 训练,以此替代原生的 PyTorch 训练流程: Accelerate https://github.com/huggingface/accelerate Sylvain’s tweet announcing accelerate 自此,Accelerate 开始不断扩展,逐渐成为一个有多方面能力的代码库。当前,像 Llama 这样的模型已经达到了 405B 参数的量级,而 Accelerate 也致力于应对大模型和大规模训练所面临的诸多难题。这其中的贡献包括: 灵活、低层的训练 API : 支持在六种不同硬件设备 (CPU、GPU、TPU、XPU、NPU、MLU) 上训练,同时在代码层面保持 99% 原有训练代码不必改动。 https://hf.co/docs/accelerate/basic_tutorials/migration 简单易用的 命令行界面 : 致力于在不同硬件上进行配置,以及运行训练脚本。 https:/...

10种数据库技术的发展历程与现状

数据库是互联网的基石,存储着海量信息,使信息可被高效地组织、检索和分享。没有数据库,网站无法记忆用户数据,应用无法提供个性化服务,信息交流将失去智能与连贯性。因此,数据库技术极大地推动了互联网的发展,是连接用户与信息、构建动态交互网络世界的桥梁。 本文将深入探讨应运而生的多种数据库类型,从传统的层次、网状、关系型数据库到现代的列存、文档、键值、图以及时序数据库,乃至新兴的HTAP数据库,揭示了它们各自的设计理念、技术特点、应用场景及局限性。 发展简史 由实际的数据存储和计算需求抽象出的数据模型与数据库技术的发展相辅相成,下面是经典数据库的发展简史: 1. 1968年, 为满足早期导航式数据访问需求,层次数据库 IMS 发布,采用这是一个树状结构组织数据,简化了一对多关系的管理。 2. 1970年, 因应复杂数据关系管理挑战,网状数据库 IDS 发布,采用多对多数据模型,增强了数据联系的灵活性和表达力。 3. 1996年, 为解决数据一致性与共享问题,关系数据库 MySQL 面世,通过表格形式及SQL支持,实现了数据的独立性与结构化查询。 4. 2008年, 针对大规模数据存储与快速查询...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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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。