背景开发小伙伴都知道线上服务挂掉，基本都是因为cpu或者内存不足，出现GC频繁OOM之类的情况。本篇文章区别以上的情况给小伙伴们带来不一样的服务挂掉。还记得哔哩哔哩713事故中那场诡计多端的0吗？对就是这个0，和本次事故没关系，但三省同学深受学习。相关阅读：2021.07.13我们是这样崩的线上服务假死解决IDEA插件JProfiler安装使用 Tomcat10下载安装及各个线程作用详解问题排查老规矩在集群环境中同一个服务几个节点无响应。如不及时解决会可能形成雪崩效应。优先查看服务日志是否有报错，礼貌习惯性查看服务cpu及内存情况。先复习下，若服务无报错。cpu或内存出现异常,按如下步骤排查。
背景开发小伙伴都知道线上服务挂掉，基本都是因为cpu或者内存不足，出现GC频繁OOM之类的情况。本篇文章区别以上的情况给小伙伴们带来不一样的服务挂掉。还记得哔哩哔哩713事故中那场诡计多端的0吗？对就是这个0，和本次事故没关系，但三省同学深受学习。相关阅读：2021.07.13我们是这样崩的线上服务假死解决IDEA插件JProfiler安装使用 Tomcat10下载安装及各个线程作用详解问题排查老规矩在集群环境中同一个服务几个节点无响应。如不及时解决会可能形成雪崩效应。优先查看服务日志是否有报错，礼貌习惯性查看服务cpu及内存情况。先复习下，若服务无报错。cpu或内存出现异常,按如下步骤排查。
目录一、创建新环境二、导入Pytorch库三、新建项目四、测试五、准备数据集六、修改配置文件七、训练八、实例测试九、结束语默认大家都装好了Anaconda和Pycharm，且知晓基本操作一、创建新环境打开cmd窗口，输入condacreate-nyolov5python=3.7，回车等待一会，输入y，回车再等待一会，出现done，说明新环境创建成功！名字可以随便取，但是建议跟我取一样的，建议后续所有操作都跟我保持一致，方便大家第一次上手；Python解释器版本就选3.7吧，因为我之前选3.10遇到过不明问题二、导入Pytorch库我的电脑是R7-5800H的Thinkbook14p，没有
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1.引入2023年3月份对NLP注定是一个不平凡的月份。3月14日，OpenAI发布GPT-43月15日，清华大学唐杰发布了ChatGLM-6B3月16日，百度发布文心一言这些模型都是首发。ChatGLM的参数数量是62亿，训练集是1T标识符的中英双语语料。相比而言，GPT3的参数量级是1750亿，GPT4是100万亿（网传）。ChatGLM-6B作为该领域的低成本模型，值得一试。2.具体配置、运行步骤下载代码gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM-6BcdChatGLM-6B安装依赖pipinstall-rrequirements.txt可以从req
1.引入2023年3月份对NLP注定是一个不平凡的月份。3月14日，OpenAI发布GPT-43月15日，清华大学唐杰发布了ChatGLM-6B3月16日，百度发布文心一言这些模型都是首发。ChatGLM的参数数量是62亿，训练集是1T标识符的中英双语语料。相比而言，GPT3的参数量级是1750亿，GPT4是100万亿（网传）。ChatGLM-6B作为该领域的低成本模型，值得一试。2.具体配置、运行步骤下载代码gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM-6BcdChatGLM-6B安装依赖pipinstall-rrequirements.txt可以从req
【声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。联系信箱：feixiaoxing@163.com】 cpu和fpga之间，各有各的优势，cpu开发比较快捷，程序员比较好找；fpga对于基础运算效率高，但是找人不好找。实际产品的开发中，一般cpu负责需要接口定义和个性化定制的地方，而fpga多用于特定方法的加速、特定接口的处理。还是以图像处理为例，通常我们拿到的开发板为例。一般开发者会告诉我们，图像可以直接从cmos模块获取，经过fpga处理结束后，直接通过lcd显示出来即可。但是，在实际产品中不一定是这么处理的， 1、实际产品的处理逻辑 在实际工作中，对于图像的处理，一般是cpu处理
【声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。联系信箱：feixiaoxing@163.com】 cpu和fpga之间，各有各的优势，cpu开发比较快捷，程序员比较好找；fpga对于基础运算效率高，但是找人不好找。实际产品的开发中，一般cpu负责需要接口定义和个性化定制的地方，而fpga多用于特定方法的加速、特定接口的处理。还是以图像处理为例，通常我们拿到的开发板为例。一般开发者会告诉我们，图像可以直接从cmos模块获取，经过fpga处理结束后，直接通过lcd显示出来即可。但是，在实际产品中不一定是这么处理的， 1、实际产品的处理逻辑 在实际工作中，对于图像的处理，一般是cpu处理
conda安装GPU版pytorch，结果却是cpu版本[找到问题根源，从容解决]一、问题描述二、网上解决方案罗列三、发现的根本原因[独家]3.1pytorch文件命名格式3.2问题的根本原因：找不到对应GPU版本的pytorch文件，所以conda就用CPU替代了=v=3.3解决方案一、问题描述按照pytorch官网安装pytorchGPU版本，结果却是CPU版本。我的倔脾气，嘿！反反复复安装、卸载个五、六、七、八遍。才意识到再操作一遍也是一样的结果。二、网上解决方案罗列还是上网搜索：结果发现，遇到和我同样问题的还不少。我发现大家的解决办法不相同，大致如下：解决方案一：卸载pytorch-m
conda安装GPU版pytorch，结果却是cpu版本[找到问题根源，从容解决]一、问题描述二、网上解决方案罗列三、发现的根本原因[独家]3.1pytorch文件命名格式3.2问题的根本原因：找不到对应GPU版本的pytorch文件，所以conda就用CPU替代了=v=3.3解决方案一、问题描述按照pytorch官网安装pytorchGPU版本，结果却是CPU版本。我的倔脾气，嘿！反反复复安装、卸载个五、六、七、八遍。才意识到再操作一遍也是一样的结果。二、网上解决方案罗列还是上网搜索：结果发现，遇到和我同样问题的还不少。我发现大家的解决办法不相同，大致如下：解决方案一：卸载pytorch-m
