在使用local_rank参数之前,需要先定义进程组。进程组是指同一批次训练任务的多个进程,每个进程运行一份相同的模型,对同一份数据进行训练,以达到加快训练速度的效果。 常用的进程组包括nn.parallel.DistributedDataParallel、torch.distributed.launch等。 步骤二:指定local_rank参数 在创建进程组时,需要指定local_rank参数。
local_rank是赋值给一个分布式进程组组内的每个进程的唯一识别。该参数有两种引入方式: ① --local_rank=LOCAL_PROCESS_RANK这个命令行参数由torch.distributed.launch提供,用于指定每个GPU在本地的rank。该命令行方法最常用: import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--local_rank',...
rank函数表达式为:=rank(排名值,排名区域,排名类型) 它的完整表达包含三个参数,第1参数是要排名的数值,通常是一个数字;第2参数是进行排名的单元格区域,第1参数值将在这个区域中进行大小相对排名;第3参数是排名的方式,包含降序排名和升序排名,分别用数字0和非零数字表示。 所谓降...
部署方式和文本模型类似，都是在 WebGUI 界面上启动模型即可，无需进行参数选择，但因为 SD 模型比较大...
2.2. 什么是 LoRA 2.2.1. LoRA 基本概念LoRA 原理(来源 LoRA 论文:LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS)LoRA(Low-Rank Adaptation)通过引入低秩矩阵来减少微调过程中需要更新的参数数量(矩阵A和矩阵B),从而显著降低计算资源需求(降低为之前1/3,论文中数据)。LoRA ...
比如在使用pandas库时,可以使用rank()函数对数据进行排名。这个函数非常灵活,可以对单列数据进行排名,也可以对多列数据进行排名,并且可以根据不同的条件进行排名,比如升序排列或降序排列等等。_x000D_ 除了pandas库之外,Python还有很多其他的排名函数库,比如rankpy、scipy等等。这些库的使用方法各有不同,但基本思路...
aLenders, therefore, rank the collateral in hand (mostly the goods themselves) and evaluate various parameters, including liquidation as well as local laws that determine the ranking and weight of such collateral as compared with the loan amount. Lenders,因此,在手中排列抵押 (主要物品) 并且评估...
personalrank算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 节点的ID。 alpha 否 Double 权重系数(又称阻尼系数),取值范围为(0,1),默认值为0.85。 convergence 否 Double 来自:帮助中心 查看更多 → 算法文件说明 算法文件说明 用户可将本地算法文件包上传到Octopus平台,...
1. rank函数的默认排名方法是什么? rank函数的默认排名方法是'average',即平均排名法。在平均排名法中,如果有多个数据排名相同,则它们的排名将取平均值。 2. rank函数的ascending参数的作用是什么? ascending参数用于指定排序顺序,如果设置为True,则表示按升序排列;如果设置为False,则表示按降序排列。 3. rank函数可...