- 博客(167)
- 资源 (3)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 Ray-深度学习Ray系统大纲
大纲可帮助您深入了解Ray的核心概念、实现原理和应用场景。您可以逐一学习每个主题，并进一步探索Ray的细节和高级功能。在学习过程中，可以查阅Ray的官方文档和相关的学术论文以获取更多详细信息。与其他框架和工具的集成（例如机器学习框架）调度器（Scheduler）的角色和功能。任务（Task）的概念和任务调度。Actor模型和Actor的执行。任务之间的依赖关系和任务调度策略。Actor之间的通信和消息传递。Ray的基本概念和核心组件。Ray的开源社区和贡献机制。任务的状态管理和错误处理。
2023-05-23 11:11:11
327
原创 ElasticSearch8升级变化
Elasticsearch 8.0 中的以下更改可能会影响您的应用程序并阻止它们正常运行。在升级到 8.0 之前，请查看这些更改并采取所述步骤来减轻影响。
2024-02-02 09:54:00
678
原创 本地部署whisper模型（语音转文字）
Whisper是 OpenAI 2022年发布的一款语音预训练大模型，集成了多语种ASR、语音翻译、语种识别的功能。Whisper使用弱监督训练的方法，可以直接进行多任务的学习。
2024-01-31 10:15:20
1009
原创 OpenVoice文本转语音大模型原理
即时语音克隆（IVC）-- Instant voice cloning文本转语音（TTS）-- text-to-speech给定参考说话者的短音频样本的情况下克隆任何参考说话者的声音，而无需对参考说话者进行额外培训。它也被称为零样本TTS。IVC使用户能够灵活定制生成的声音，在各种真实世界应用中展现了巨大的价值，如媒体内容创作、定制聊天机器人以及人与计算机或大型语言模型之间的多模态交互。
2024-01-31 09:50:19
162
原创 OpenVoice文本转语音大模型实战部署
把snakers4_silero-vad解压到/root/.cache/torch/hub目录下。修改openvoice_app.py文件，添加multiselect=True。解压到OpenVoice目录下。
2024-01-31 09:45:03
468
原创 研究性学习：社交媒体健康使用宣传
我选择社交媒体健康使用宣传的理由是，社交媒体在学生生活中占据重要地位，但不良使用习惯可能对学生的身心健康产生负面影响。通过宣传活动，引导学生正确使用社交媒体，提高其媒体素养，培养健康的网络行为习惯。社交媒体健康使用宣传旨在引导学生更加理性和健康地使用社交媒体，减少负面影响，提高社交媒体的正面作用。起始时间：2024年1月25日。结束时间：2024年2月20日。（由校外指导教师填写）（由校内指导教师填写）社交媒体健康使用宣传。
2024-01-25 13:47:23
99
原创 研究性学习：社区志愿服务日
我选择社区志愿服务日的理由是，通过学生的实际参与，促进社区的融合，提升学生的社会责任感，同时通过志愿服务活动培养学生的团队协作能力。社区志愿服务日旨在通过学生的实际行动，改善社区环境，提升社区凝聚力，培养学生的社会责任感和团队协作能力。起始时间：2024年1月25日。结束时间：2024年2月20日。（由校外指导教师填写）（由校内指导教师填写）
2024-01-25 13:46:15
83
原创 研究性学习：社会关注的热点问题研究
我选择社会关注的热点问题研究的理由是，通过深入研究社会问题，希望能够提出切实可行的解决方案，为改善社会问题提供有益建议，培养学生的社会责任感。社会关注的热点问题研究旨在深入了解西安市的健康上网、留守儿童、养老等社会问题，通过研究为社会提供相关问题的解决方案，促进社会的健康发展。起始时间：2024年1月25日。结束时间：2024年2月20日。社会关注的热点问题研究。（由校外指导教师填写）（由校内指导教师填写）
2024-01-25 13:44:11
87
原创 研究性学习：科技发展调查
我选择科技发展调查的理由是，科技是推动社会进步的关键力量，通过深入调查我所在城市的科技发展现状，希望能够为推动本地科技创新、产业升级提供有益建议。科技发展调查的目的是为了深入了解西安市在高铁、航天、人工智能等领域的科技进展，为当地科技创新和产业升级提供参考。起始时间：2024年1月25日。结束时间：2024年2月20日。（由校外指导教师填写）（由校内指导教师填写）
2024-01-25 13:42:53
76
原创 研究性学习：当地能源资源调查
我选择当地能源资源调查的理由是，了解当地能源分布状况对实现可持续发展至关重要。通过学生的参与，希望能够为西安市提供科学合理的能源利用建议，推动城市绿色发展。当地能源资源调查旨在为西安市提供可持续利用的能源建议，促进能源利用的合理化和环保化，培养学生对可再生能源和节能减排的认知，提高环保意识。起始时间：2024年1月25日。结束时间：2024年2月20日。（由校外指导教师填写）（由校内指导教师填写）
2024-01-25 13:40:18
376
原创 研究性学习背景
研究性学习是学生在教师指导下，从自然、社会和生活中选择和确定专题进行研究，并在研究过程中主动地获取知识、应用知识和解决问题的学习活动。是《普通高中课程方案(2017 年版 2020 年修订)》中“综合实践活动”的主要组成部分，是全体普通高中学生必须完成的国家必修课程，也是新课程和新高考综合改革中规定完成的一门综合实践活动课程，需每位学生完成新高考综合改革综合素质评价相关资料网上上传，取得规定的学分方可毕业。
2024-01-25 13:24:38
51
原创 A07、LSM树
LSM树的设计旨在克服传统B树等树状数据结构的性能瓶颈，特别是对于大规模写入操作和高吞吐量的存储需求。最上层是位于内存中的 C0 层，保存了所有最近写入的数据，这个内存结构是有序的，可以随时原地更新并支持随时查询。传统的树状数据结构，例如B树，需要频繁地进行磁盘写入操作，这导致了磁盘的随机写入负担，从而降低了性能。如果查询未在任何SSTable中找到，但在多个SSTable中找到了墓碑标记（用于标记删除的数据），LevelDB将执行合并操作，以删除被标记为删除的数据，合并多个版本的数据。
2023-10-08 09:49:30
120
原创 A06、跨节点副本
当客户端执行文件的读取或写入操作时，文件系统会根据数据块的位置和副本策略来选择从哪个节点读取或写入数据。通常，读取操作可以从任何存储有数据块副本的节点进行，而写入操作会同步到主节点，并确保数据块的多个副本也被更新。： 文件系统会定期同步主节点和副本节点之间的数据，以确保数据的一致性。如果主节点上的数据块发生更改，这些更改会传播到副本节点。然后，系统会选择其他节点作为副本节点，这些节点会存储相同数据块的副本。： 如果主节点或副本节点发生故障，分布式文件系统会自动选择其他可用节点来接管数据块的存储和管理。
2023-09-21 20:45:49
115
原创 A04、断点续传实现
断点续传是一种文件传输功能，允许用户在传输大文件时暂停传输，并在之后继续传输，而不需要重新传输整个文件。此记录应包括块的唯一标识符（例如块号）、块的哈希值或校验和，以及块的大小。传输工具会检查已传输的块，并从未传输的块开始继续传输。： 当用户暂停传输时，传输工具需要记录已传输的块，以便稍后继续传输。通常，在记录块的传输状态时会记录块的序号或标识符，用于在服务器端对块进行排序。： 一旦所有块都成功传输，传输工具会标记文件传输为完成状态，并根据需要进行清理工作，例如删除暂存的块和传输记录。
2023-09-21 20:41:29
90
原创 A03、数据分发实现
在分布式文件系统中，数据分发是指将文件的不同数据块分发到不同的存储节点（包括主节点和副本节点）的过程。这个过程通常会涉及一些复杂的算法和策略，以确保数据的均衡分布、高可用性和一致性。数据分发是分布式文件系统中的关键操作，通过一致性哈希算法和副本策略来确保数据块的均匀分布和高可用性。这有助于提高文件系统的性能、可靠性和扩展性。不同的分布式文件系统可能使用不同的算法和策略来实现数据分发。
2023-09-21 20:36:55
124
原创 A2、相同文件合并
类似于哈希值，文件内容摘要是通过对文件内容进行散列运算生成的固定长度的字节序列。常见的内容摘要算法包括SHA-1、SHA-256、SHA-512等。●。
2023-09-21 20:34:50
83
原创 A01、分布式文件系统
文件系统需要提供适当的协议，以支持分布式客户端对文件的读取和写入操作，例如NFS（Network File System）或CIFS（Common Internet File System）等。： 分布式文件系统需要能够将文件数据分散存储在多个节点上，并管理数据的存储和分发，包括数据块的复制、数据块的选择和放置策略。： 文件系统需要提供数据保护和安全控制机制，包括访问控制、加密、身份验证等，以保护数据免受未经授权的访问和攻击。： 文件系统需要支持文件和目录的命名空间和层次结构，以方便文件组织和查找。
2023-09-21 20:30:55
81
原创 在本地环境搭建gpt项目
忽略不能写Docker是一个开源的容器化平台，它可以帮助开发者和运维人员轻松地构建、打包和部署应用程序。使用Docker，您可以将应用程序及其所有依赖项打包到一个称为容器的独立单元中，使其可以在不同的环境中快速、可靠地运行。为了开始使用Docker，首先需要安装Docker引擎。下面是安装Docker的步骤：1.打开终端或命令提示符，并执行以下命令来更新软件包管理器：2.安装Docker的前提是系统要求支持64位架构，并且内核版本在3.10以上。
2023-06-07 14:39:02
1282
1
原创 扩展1：Ray Core详细介绍
任务（Tasks）： 任务是Ray中执行计算的基本单元。通过定义任务，可以将计算逻辑分配给集群中的工作节点进行执行。任务可以是同步或异步的，并且可以接收输入参数并返回计算结果。Ray支持灵活的任务编程模型，使得在分布式环境中进行计算变得简单而高效。指定所需资源（Specifying required resources）： 在定义任务时，可以指定任务所需的资源，例如CPU、内存、GPU等。这样可以确保任务在执行时得到适当的资源分配。
2023-05-25 11:40:56
852
原创 7、使用Ray构建分布式应用程序的案例研究
此外，Ray还提供了分布式迭代和增量计算的功能，使得在强化学习中可以高效地处理大规模数据集和复杂的计算任务。通过使用Ray的分布式任务调度和数据共享功能，可以将大规模数据集划分为多个分片，并在多个计算节点上并行处理，以加速强化学习算法的训练和推理过程。类似地，在数据分析领域，可以使用Ray的任务调度和数据共享功能，将大规模的数据集划分为多个分片，并在多个计算节点上并行处理。使用Ray的任务调度和数据共享功能，可以将图计算任务分发到多个计算节点上，并实现图数据的划分、节点之间的消息传递和计算结果的汇总。
2023-05-23 11:17:31
405
原创 9、Ray核心框架介绍
Ray是一个用于构建高性能、可扩展和分布式应用程序的开源框架。它专注于解决Python并行计算和分布式计算的问题，并提供了一组工具和库，使得编写并行和分布式代码更加容易。Ray提供了一种称为任务（task）的概念，允许你将计算任务分解为可并行执行的小任务。它还提供了一种称为Actor的概念，允许你创建具有状态的对象，并在分布式环境中对其进行并行操作。Ray还支持分布式数据存储、分布式迭代和其他一些高级功能。Ray的目标是使得编写分布式应用程序更加简单和高效。
2023-05-23 11:17:26
1352
原创 6、Ray的高级功能和扩展性
它提供了弹性扩展和资源管理、分布式迭代和增量计算、高级调度策略和性能优化、与其他框架和工具的集成等功能，可以满足不同领域的应用需求，并提供高效的并发编程和状态管理机制。并行性控制：Ray允许开发者控制任务的并行性，可以设置任务之间的依赖关系和执行顺序，以确保正确的计算顺序和结果的一致性。调度策略：Ray提供了灵活的调度策略，可以根据任务的需求和资源的可用性进行智能调度。可以编写自定义的扩展模块，与特定的框架和工具进行交互，实现更复杂的应用场景和功能需求。这样可以有效地利用资源，提高系统的资源利用率。
2023-05-23 11:17:00
534
原创 8、Ray社区和资源
论坛和邮件列表则是用户交流和互助的平台，用户可以在其中与其他社区成员交流和分享经验。Ray的开源社区由开发者、研究人员和用户组成，他们积极参与Ray的开发、测试、文档编写和问题解答等工作。此外，Ray还提供了丰富的教程资源，帮助用户上手和深入学习Ray的使用。参与Ray社区的方式包括但不限于：提出问题、回答问题、分享应用案例、贡献代码和文档、参与讨论和反馈等。通过参与社区，用户可以与其他Ray用户和开发者建立联系，共同推动Ray的发展和改进。Ray拥有一个活跃的开源社区，该社区不断推动Ray的发展和改进。
2023-05-23 11:16:54
1077
原创 4、Ray对象存储和数据共享
Ray对象存储是Ray分布式系统的关键组件，用于存储和共享任务执行过程中的数据。它提供了高效的数据共享和访问机制，使得任务之间可以共享数据并进行高效的通信。
2023-05-23 11:15:12
1112
原创 5、Ray-Actor模型和并发编程
消息的接收是通过定义Actor类中的方法来实现的，当有消息到达时，相应的方法会被调用。过大的Actor可能会导致性能问题，因为一个Actor的执行可能会阻塞其他Actor的执行。异步执行：Actor的方法是异步执行的，每个方法调用都是非阻塞的，不会等待方法执行完成才返回。在Actor的方法中尽量避免使用长时间的阻塞操作，可以使用异步方法调用或将阻塞操作放到独立的线程中进行。Actor是Ray-Actor模型中的核心概念，它代表了一个独立的执行单元，具有自己的状态和方法，并通过消息传递进行通信。
2023-05-23 11:14:45
1127
原创 3、Ray-分布式任务调度和依赖管理
总结起来，Ray分布式任务调度和依赖管理通过任务调度图和任务调度策略，实现任务之间的依赖关系的管理和任务的并行执行。总结起来，Ray分布式任务调度和依赖管理通过任务的执行顺序和并行性控制，确保任务的依赖关系被满足，并实现任务的高效并行执行。容错性：Ray使用任务调度图来表示任务之间的依赖关系，当任务执行失败时，调度器可以重新执行失败的任务或重试执行部分任务，以确保任务的完成和结果的正确性。它涉及任务之间的依赖关系的管理和任务调度策略的制定，以实现任务的并行执行和结果的正确性。
2023-05-23 11:14:40
767
原创 2、Ray的基本概念和核心组件
1. 任务（Task）的概念和任务调度1任务的概念1任务调度12. 对象存储（Object Store）和数据共享1对象存储的概念1数据共享1数据本地性13. Actor模型和Actor的执行1Actor模型的概念1Actor的执行14. 调度器（Scheduler）的角色和功能1调度器的角色1调度器的功能1任务（Task）是Ray中的基本执行单元，它表示需要在分布式环境中执行的计算任务。任务可以是函数或方法，它接收一些输入参数并产生一个输出结果。
2023-05-23 11:12:35
529
1
原创 1、Ray简介和背景
随着数据量和计算复杂度的增加，传统的单机计算模型已经无法满足大规模数据处理和计算的需求。分布式计算应运而生，它利用多台计算机协同工作来加速计算过程，提高系统的性能和可伸缩性。然而，分布式计算面临着任务调度、数据共享、并发编程等方面的挑战，这些挑战使得分布式系统的开发和调试变得复杂和困难。
2023-05-23 11:11:02
467
原创 1.2.1、Ray-任务Tasks
Ray使任意的函数能够在独立的Python工作者上异步执行。这样的函数被称为Ray远程函数，其异步调用被称为Ray任务。下面是一个例子。
2023-05-15 14:33:55
448
原创 1.2、Ray-用户指南User Guides
本节解释了如何使用Ray的关键概念来构建分布式应用。如果你对Ray是全新的，我们建议从演练开始。由任务调用者设置的num_returns。任务执行者设置的num_returns。Actors的AsyncIO/并发性。关于Ray Actors的更多信息。关于Ray Tasks的更多信息。使用Ray Queue的消息传递。用于远程任务的AsyncIO。用并发组限制每个方法的并发性。将对象引用传递给Ray任务。常见问题：演员、工人和资源。通过行为者句柄手动终止。同步的、单线程的行动者。线程化的actors。
2023-05-15 14:33:12
465
原创 1、Ray Core
Ray Core为构建和扩展分布式应用提供了少量的核心基元（即任务、角色、对象）。下面我们将通过简单的例子告诉你如何把你的函数和类轻松地变成Ray任务和角色，以及如何与Ray对象一起工作。
2023-05-15 14:25:22
617
原创 Sublime：打造高效编程环境
通过了解Sublime的特点和使用方法，我们可以更好地利用Sublime的功能，打造高效的编程环境。总之，Sublime是一款强大的代码编辑器，可以帮助程序员提高编程效率、缩短开发周期，同时也可以让编程变得更加简单和高效。此外，用户还可以使用Sublime自带的快捷键和命令，如Ctrl+P可以快速查找文件，Ctrl+Shift+L可以实现多行选择等。快速查找和替换：Sublime内置了快速查找和替换功能，可以帮助用户快速定位和替换代码中的特定内容，极大地提高了编码效率。
2023-05-15 10:53:39
800
原创 Ray使用案例
RLlib是一个用于强化学习（RL）的开源库，为生产级、高度分布式RL工作负载提供支持，同时为大量的行业应用保持统一和简单的API。当你想训练的任何给定的模型可以在单个GPU上适应时，Ray可以把每个训练运行分配给一个单独的Ray任务。利用这些模型副本，Ray AIR的批处理预测器可以在不同的工作者之间扩展批处理的预测。它支持复杂的模型部署模式，需要协调多个雷行动者，其中不同的行动者为不同的模型提供推理。与训练许多模型不同的是，模型并行化将一个大的模型分割到许多机器上进行训练。
2023-05-11 17:12:21
564
Openvoice安装依赖，checkpoints-1226，frpc-linux-amd64，snakers4-silero
2024-01-31
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人