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深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型
[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 改进 流水线并行其他文章链接如下: [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 [源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 [源码解析] 深度学习流水线并行之PipeDream(1)--- Profile阶段 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 0x01 GPipe的流水线划分（模型具体层的分配），可以理解为是一个程序运行前的，介于动态和静态之间的一个预处理，对于用户来说不是透明的。 0xFF 参考 [源码解析] 深度学习流水线并行之PipeDream(1)--- Profile阶段 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区
78530发布于 2021-09-10 - 来自专栏罗西的思考
深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算
[源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 前文回顾 1.2 Gradient 本系列其他文章如下： [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 0x01 概述 1.1 前文回顾 前文提到 流水并行，尤其是如何自动设定流水； 梯度累加（Gradient Accumulation）； 后向重计算； 1F1B 策略（我们将采用PipeDream分析）； 在前文中，我们介绍了Gpipe如何实施流水线并行技术 第三，来到了下面一行的紫色2号，它依赖于上面的紫色3号来计算（回忆一下，后向传播计算需要前向计算的输出），此紫色3号是checkpoint，在内存中存在，所以正常执行反向传播 第四，来到了下面一行的白色 分开段，就可以多个流水线stage并行了。 4.3.1 样例 我们可以先看看 test/distributed/pipeline/sync/test_checkpoint.py 这个代码。
1.5K20发布于 2021-09-08 - 来自专栏全栈工程师修炼之路
3.Jenkins进阶之流水线pipeline基础使用实践
[TOC] 0x01 基础实践 (1) Maven 构建之 Pipeline Script 描述:此处重新不在累述新建流水线任务（maven-pipeline-helloword）而是直接进行配置测试等关键项 Dashboard -> maven-pipeline-helloword -> 流水线项目配置 (名称|丢弃旧的构建|参数化构建过程(Git/名称)) # Git 参数 名称: git_tags 描述 } // # ssh私钥密钥凭据类型 // # SSH User Private Key / Public $ cat id_ed25519.pub | base64 -w 0 // c3NoLWVkMjU1MTkgQUFBQUMzTnphQzFsWkRJMU5URTVBQUFBSUIinfozVnFFbyt1NmZXNExZeWN1bk9QKzBubnE3cWNJd3lBWXVtNUp1Qi8gbWFzdGVyQHdlaXlpZ2Vlay50b3AK echo "c3NoLWVkMjU1MTkgQUFBQUMzTnphQzFsWkRJMU5URTVBQUFBSUIinfozVnFFbyt1NmZXNExZeWN1bk9QKzBubnE3cWNJd3lBWXVtNUp1Qi8gbWFzdGVyQHdlaXlpZ2Vlay50b3AK " | base64 -d // ssh-ed25519 AAAAC3NzaC1lZDI1NTE5AAAAIB3a0sVqEo+u6fW4LYycunOP+0nnq7qcIwyAYum5JuB/ master
5.5K20编辑于 2022-09-29 - 来自专栏鲲擎流水线（y20.work）
通过流水线部署3节点Redis哨兵集群（Ubuntu）
假设有3台电脑分别是MASTER、SLAVE1、SLAVE2。 分别在这3台电脑上安装好Redis，并在SLAVE1、SLAVE2上设置为从MASTER同步（replicaof ***），那么它们就组成了主备集群，但是如果主节点出现故障了，从节点并不能提升为主节点， 哨兵自身也可以组成集群，在3台电脑上，分别安装哨兵，配置是一样的。他们通过被监控的集群，可以自动相互识别。这样，要获取Redis主备集群的主节点，就可以从任意一个哨兵那里获取。 流水线安装 可以将以上步骤编排为流水线实现自动安装部署。 流水线我已经在 Y20持续部署 系统上编排好了，地址在 部署Redis哨兵集群（Ubuntu），可以进去查看步骤、变量，并在自己的项目中创建流水线。 下面演示一下流水线的运行 视频内容
78420编辑于 2022-04-26 - 来自专栏A周立SpringCloud
3种创建Jenkins流水线的方法 - Classic UI, BlueOcean, Git
{ steps { echo '2.1 Performing integration testing' } } stage('Stage 3: 重复上面的第3个echo步骤，如下所示。 ? 在创建所有三个阶段之后，单击Save按钮保存流水线。您可以将更改提交给主服务器，或者创建一个新的分支。 git branch -a jenkins * master remotes/origin/HEAD -> origin/master remotes/origin/master 方法3: ') { steps { echo '2.1 Performing integration testing' } } stage('Stage 3: 指定git仓库细节之后，执行流水线。流水线执行后，从侧菜单栏单击控制台输出查看流水线的执行日志输出。
5.6K40发布于 2021-04-13 - 来自专栏用户9379187的专栏
Jenkins流水线
一、Jenkins流水线任务介绍之前采用Jenkins的自由风格构建的项目，每个步骤流程都要通过不同的方式设置，并且构建过程中整体流程是不可见的，无法确认每个流程花费的时间，并且问题不方便定位问题。 二、 Jenkins流水线任务1. 构建Jenkins流水线任务 构建任务 构建Jenkins流水线任务 生成Groovy脚本 Hello World脚本生成 构建后查看视图 构建后查看视图2. ' } } } } 复制代码 配置Grovvy脚本 查看效果 查看效果Ps：涉及到特定脚本，Jenkins给予了充足的提示，可以自动生成命令生成命令位置3. 拉取Git代码通过流水线语法生成Checkout代码的脚本语法生成pipeline { agent any stages { stage('拉取Git代码') { userRemoteConfigs: [[url: 'http://49.233.115.171:8929/root/test.git']]]) } } }}复制代码3.
1.2K21编辑于 2022-08-24 - 来自专栏程序员
流水线、超流水线、超标量（superscalar）技术对比
市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构，流水线的6步为： ( 1 ) 取指令。 ( 3 ) 地址生成。很多指令要访问存储器中的操作数，操作数的地址也许在指令字中，也许要经过某些运算得到。 ( 4 ) 取操作数。当指令需要操作数时，就需再访问存储器，对操作数寻址并读出。 2条和3条指令。 因此，在1 6位/3 2位微处理器中一般含有两个算术逻辑单元A L U，一个主A L U用于执行指令，另一个A L U专用于地址生成，这样才可使地址计算与其它操作重叠进行。 AMD公司的3DNOW！技术其实质就是SIMD，这使K6－2处理器在音频解码、视频回放、3D游戏等应用中显示出优异性能。
7K31发布于 2020-08-17 - 来自专栏区块链入门
【DevOps实践】3. Jenkins流水线搭建golang项目持续集成环境
（3）在Jenkins的系统管理处配置gitlab授权配置 授权凭证选择刚才配置的GitLab API token即可。 （3）设置流水线脚本 #! 版本，编辑代码，部署程序这3个主要步骤。 运行成功的对应流水线脚本为： stage('3.编译程序'){ steps { sh """ 3.参考 （1）Jenkins持续集成Go项目 https://www.pianshen.com/article/8603599995/ （2）Jenkins流水线(pipeline)实战之：golang
6.4K40发布于 2021-03-21 - 来自专栏罗西的思考
深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现
[源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 什么是GPipe 但是流水线并行依然有一些问题： 显存效率：流水线并行减少的显存与流水线的阶段数成正比，使模型的大小可以随 worker 的数量线性扩展。但是，流水线并行不会减少每一层的激活函数的显存占用量。 像模型并行一样，增加流水线大小会减少每个流水线阶段的计算量，这会降低计算与通信的比率。如果要实现好的计算效率，流水线并行还要求其每个阶段的计算负载完美的均衡。 __init__( Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, *args, **kwargs) self.seq1 GPT-3模型为何难以复现？
2.1K20发布于 2021-08-24 - 来自专栏程序员
流水线、超流水线、超标量（superscalar）技术对比（转）
市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构，流水线的6步为： ( 1 ) 取指令。 ( 3 ) 地址生成。很多指令要访问存储器中的操作数，操作数的地址也许在指令字中，也许要经过某些运算得到。 ( 4 ) 取操作数。当指令需要操作数时，就需再访问存储器，对操作数寻址并读出。 2条和3条指令。 因此，在1 6位/3 2位微处理器中一般含有两个算术逻辑单元A L U，一个主A L U用于执行指令，另一个A L U专用于地址生成，这样才可使地址计算与其它操作重叠进行。 AMD公司的3DNOW！技术其实质就是SIMD，这使K6－2处理器在音频解码、视频回放、3D游戏等应用中显示出优异性能。
2.7K20发布于 2020-08-17 - 来自专栏云云众生s
KitOps将DevOps流水线转变为MLOps流水线
在现有 DevOps 流水线旁边构建单独的 MLOps 流水线来管理这些方面会导致一些低效率： 重复工作：维护单独的流水线意味着为版本控制、部署和配置管理等任务重复工作。 想象一下为应用程序代码管理一个 DevOps 流水线，为训练好的模型、其依赖项和配置文件管理一个单独的 MLOps 流水线。这种冗余增加了开销，并在流水线之间引入了潜在的不一致性。 jozu-ai/llama3 8B-text-f16 Meta Platforms llama3 11.4 GiB sha256:6b5b4a82ba3a73f00248b4431db738217e1978e316b2d4514b1bb887a11a0d84 /llama3-8B-instruct-q4_0.gguf description: Llama 3 8B instruct model ... ... 提高一致性：一个统一的流水线确保了整个应用程序和 ML 模型生命周期中版本控制和配置管理的一致性。这降低了因管理单独的流水线而产生的错误和不一致的风险。
1.3K10编辑于 2024-06-24 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 0x00 摘要 0x01 分割小批次 1.1 流水线并行其他文章链接如下: [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 [源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 [源码解析] 深度学习流水线并行之PipeDream(1)--- Profile阶段 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 [源码解析 ] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5) 3) assert b.tensors[2].size() == (3, 3) 我们画个图来看看。
1.1K10发布于 2021-09-29 - 来自专栏小白AI.易名
3天学会Jenkins_6_管道或流水线教程之Jenkinsfile示例
转载注明出处 1 什么是Jenkins管道(流水线) 以下管道和流水线为同指一个概念。 在Jenkins中，管道(Pipeline)是一组事件或任务，它们按顺序相互链接。 管道具有可扩展的自动化服务器，用于通过管道DSL（特定领域语言）“作为代码”创建简单或复杂的交付管道，即将所有子任务进行流水线化。 运行Jenkins管道 使用Jenkins管道的最佳实践 Freestyle与Pipeline的区别 3 什么是JenkinsFile? retry(3) { sh '. 会失败 timeout(time: 3, unit: 'MINUTES') { sh '.
5.5K20发布于 2019-12-23 - 来自专栏linux技术
jenkins流水线搭建
logstash:7.17.3 docker pull kibana:7.17.3 docker pull mongo:4 docker pull nacos/nacos-server:v2.1.0 3.
1.8K30编辑于 2023-03-17 - 来自专栏格物致知
CPU流水线详解
1条3级流水线，分别是车轮生产流水线，车门生产流水线以及组装流水线，整条流水线的周期选取为12s，注意，在此为什么设置整条流水线的周期为三个步骤中最长的12s呢？ “k+(n-1)”个周期的公式，此3级流水线生产6辆汽车一共花费的时间是12＊8＝96s。 一段时间后，厂商决定进行技术改革，又把车轮生产线车门生产线以及组装生产线进一步细分，把流水线的级数由3条增至6条，改革后的6级流水线周期也从12s缩短至6s，（由于细分了各级流水线，所以在此假设每级流水线周期也由原来的 右图模拟的是不采用流水线时一辆汽车的生产流程，由3个工人分别负责完成3个任务，从图上可以明确看到在每段时间内只有一个工人在工作，其余两个处于闲置状态，对比上例的两个图示我们发现流水线正是充分利用了这段闲置的时间 3CPU内部的流水线与工厂流水线的区别和联系 CPU流水线属于工厂流水线的一种，具有流水线的一些共性，但与工厂流水线也具有一些区别，在本文中我们已得到增加流水线级数有助于提升CPU主频的结论，那为什么
88030编辑于 2022-08-19 - 来自专栏瓜大三哥
HLS应用流水线
主要对于FOR循环进行优化
74460发布于 2018-02-26 - 来自专栏希里安
流水线使用浅谈
## jenkins和gitlab-ci 有读者有疑惑，为什么先用gitlab-ci而不是jenkins，我这里就来简单对比下，gitlab的流水线和jenkins的流水线。 1. 3. 与源码管理的结合: - GitLab CI:原生集成了Git,非常易于与GitLab仓库结合,可以自动检测仓库更改并运行流水线。 总之个人开发者或者小团队来讲可以选择gitlab的流水线足够使用，而规模大一点就根据实际选择gitlab或者jenkins流水线，结合使用。 所以,我们可以在同一个CI/CD流水线中,使用shell执行器构建应用,使用docker执行器部署应用。 如果一个Runner的job队列太长,可以注册更多Runner来提高CI流水线的处理能力。 . 不同机器资源。
90610编辑于 2023-10-30 - 来自专栏编舟记
流水线即代码
说得烂俗点，流水线已经是 CI/CD 实践过程中的“最后一公里”，让流水线变成软件开发中的“一等公民”（即代码）是大势所趋、民心所向。 这些问题会在流水线的演化过程中恶化得越来越严重。一般来讲，除非不再使用，否则流水线不会保持一成不变。 流水线自举 小结 流水线即代码是个新概念，也就意味着我们还需要花时间去探索与之相关的实践，比如，调试和测试（既然是代码就需要测试）。 一旦有了这些实践，我们就可以把流水线本身作为产品放到流水线上运作起来，那时将会看到一种很好玩的现象——旧的流水线会构建并部署新流水线，完成流水线的自举 (pipeline bootstrap) 。 此外，当流水线成为代码，它在最终的交付物中必然占据一席之地，其潜在的价值还等待我们挖掘，至少从精益的角度，流水线能做的事情还有很多。
94930发布于 2018-08-17 - 来自专栏行业科技知识分享
汽车装配车间生产流水线 3D 可视化
本项目聚焦汽车制造行业，利用 HT for Web 实现汽车装配车间生产流水线的 3D 可视化。 通过该项目，可以使汽车生产流程更加透明，管理更加精细化、高效化，从而提高生产的效率和产品的质量。 7-min.gif 以下图中的机械臂3为例，该机械臂的位置和角度受到机械臂2摆动的影响，机械臂2的任何运动都会带动机械臂3做同样的运动。 10-min (1).gif 实现价值 HT for Web 的汽车生产流水线3D可视化方案，完美模拟了汽车生产车间，再现了汽车生产线制造过程，通过可视化模型的建立，人们可以发挥出丰富的想象力，从而可以将一些抽象的事物以直观的形状表示出来 该动画不仅可以用在汽车生产领域，其同样适用于其他行业的生产流水线。作为“智慧工厂”或“智能制造”领域的一环，生产可视化在在这里发挥着举足轻重的作用。 2019 我们也更新了数百个工业互联网 2D/3D 可视化案例集，在图扑软件你能发现许多新奇的实例，也能发掘出不一样的工业互联网，
2K00发布于 2020-11-11 - 来自专栏新亮笔记
部署流水线解析
什么是部署流水线 部署流水线是指软件从版本控制库到用户手中这一过程的自动化表现形式。 流水线的输入是版本控制中的某个具体版本。 部署流水线的相关实践 只生成一次二进制包； 对不同环境采用同一部署方式； 对部署进行冒烟测试； 向生产环境的副本中部署； 每次变更都要立即在流水线中传递； 只要有环节失败，就停止整个流水线； 提交阶段 每次提交都生成部署流水线的一个新实例。 缓解这类风险非常简单，只要把这个发布环节视为部署流水线的一个自然结果就行。 实现一个部署流水线 无论是从零创建新项目，还是想为已有的系统创建一个自动化的流水线，通常都应该使用增量方法来实现部署流水线。
78930编辑于 2022-05-17
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