❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）👈【NLP相关】PyTorch多GPU并行训练（DataParallel和DistributedDataParallel介绍、单机多卡和多机多卡案例展示）当下深度学习应用越来越广泛，训练规模也越来越大，需要更快速的训练速度来满足需求。而多GPU并行训练是实现训练加速的一种常见方式，本文将介绍如何使用PyTorch进行多GPU并行训练。1.原理多GPU并行训练的原理就是将模型参数和数据分布到多个GPU上，同时利
一、获取nginx配置文件1）随便启动一个nginx实例，只是为了复制出配置dockerrun-p80:80--namenginx-dnginx:1.102)将容器内的配置文件拷贝到当前目录cd/mydatadockercontainer>cpnginx:/etc/nginx/mydata/nginx3）修改文件名称：mvnginxconf,然后新建一个nginx目录把这个conf移动到/mydata/nginx下#最终目录结构-mydata-nginx-conf#conf里面就是我们复制出来的所有内容 4）终止原容器：dockerstopnginx5）执行命令删除原容器：dockerrm$C
Redisson简介 Redission是什么就不在这里多说了，可以自己百度或者查看最强分布式锁工具Redisson配置 看了很多博主对 Redission配置基本都是单机模式，实际生产环境Redis部署有主从、哨兵、集群； Redission对不同Redis模式的配置区别挺大；同时，现在大部分项目都是SpringBoot项目，对Redis的使用基本都是使用Spring官网的starter； 所以这里基于SpringBoot-1.5.22.RELEASE，解释一下结合spring-boot-starter-data-redis集成Redission的
1.kafka概述1.1kafka的前世今生kafka最初是LinkedIn的一个内部基础设施系统。最初开发的起因是，LinkedIn虽然有了数据库和其他系统可以用来存储数据，但是缺乏一个可以帮助处理持续数据流的组件。所以在设计理念上，开发者不想只是开发一个能够存储数据的系统，如关系数据库、Nosql数据库、搜索引擎等等，更希望把数据看成一个持续变化和不断增长的流，并基于这样的想法构建出一个数据系统，一个数据架构。Kafka外在表现很像消息系统，允许发布和订阅消息流，但是它和传统的消息系统有很大的差异：Kafka是个现代分布式系统，以集群的方式运行，可以自由伸缩。Kafka可以按照要求存储数据
🦄个人主页——🎐开着拖拉机回家_Linux,大数据运维-CSDN博客🎐✨🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁🪁🍁感谢点赞和关注，每天进步一点点！加油！目录一、版本信息1.1大数据组件版本1.2ApacheComponents1.3Databases支持版本二、安装包上传三、服务器基础环境配置3.1配置修改3.2服务器环境配置3.3MySQL数据库安装四、安装Ambari-server4.1安装ambari-server4.2检查REPO源五、HDP安装GetStartedSelectVersionInstallOptionsConfirmHostsChooseServicesA
目录1运行Kafka单实例1.1Windws1.1.1安装包下载1.1.2修改环境变量1.1.3修改配置文件1.1.4启动Kafka单机版1.2Linux1.2.1安装包下载1.2.2创建目录1.2.3添加环境变量1.2.4修改配置文件1.2.5运行Kafka1.2.6停止Kafka2搭建Kafka集群2.1搭建Zookeeper集群2.2搭建Kafka集群2.2.1新建集群目录2.2.2配置环境变量2.2.3创建节点目录2.2.4修改配置2.2.5启动集群2.2.6停止集群1运行Kafka单实例1.1Windws环境：Windows111.1.1安装包下载官网下载地址：https://kaf
1Minio简介MinIO是一个基于ApacheLicensev2.0开源协议的对象存储服务。它兼容亚马逊S3云存储服务接口，非常适合于存储大容量非结构化的数据，例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等，而一个对象文件可以是任意大小，从几kb到最大5T不等。MinIO是一个非常轻量的服务,可以很简单的和其他应用的结合，类似NodeJS,Redis或者MySQL。目前支持JavaScript、Java、Python、Golang、.NET。MinIO是一款高性能、分布式的对象存储系统.它是一款软件产品,可以100%的运行在标准硬件。即X86等低成本机器也能够很好的运行MinIO。M
目录一、Elasticsearch7.8.0官网下载1.1、下载地址1.2、下载步骤二、jdk11安装（Elasticsearch7.8.0需要jdk11及以上版本支持）三、Elasticsearch7.8.0安装（该操作请在root用户模式下进行）四、开放端口及关闭防火墙（该操作请在root用户模式下进行）五、Elasticsearch7.8.0启动（该操作请在新建的es用户模式下进行）六、测试是否启动成功一、Elasticsearch7.8.0官网下载1.1、下载地址下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elastic
LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca：基于单机CPU+Windows系统实现中文LLaMA算法进行模型部署(llama.cpp)+模型推理全流程步骤【安装环境+创建环境并安装依赖+原版LLaMA转HF格式+合并llama_hf和chinese-alpaca-lora-7b→下载llama.cpp进行模型的量化(CMake编译+生成量化版本模型)→部署f16/q4_0+测试效果】的图文教程(非常详细)目录相关文章论文相关
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