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PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 计算依赖 0x03 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) --- 通信模块 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (1)--基础知识 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现
1.6K30发布于 2021-10-09 - 来自专栏云云众生s
影响生产RAG流水线5大瓶颈
这些是可能阻碍RAG流水线在生产LLM环境中性能的主要潜在瓶颈。 译自 5 Bottlenecks Impacting RAG Pipeline Efficiency in Production，作者 Janakiram MSV。 但让我们更仔细地看一看针对生产环境的RAG流水线性能的潜在瓶颈。 提示模板 LLM中的提示模板在确定模型响应质量方面起着关键作用。一个结构不良的提示可能导致模糊或无关的响应。 即使一些 LLMs 具有较大的上下文窗口，这并不意味着我们可以跳过 RAG 流水线的某些阶段，一次性传递整个上下文。 选择适合文本嵌入模型和语言模型的正确分块策略是RAG流水线中最关键的方面。 嵌入模型的维度 嵌入模型的维度指的是用于在向量空间中表示文本的维度数量。
76010编辑于 2024-03-28 - 来自专栏罗西的思考
深度学习流水线并行 PipeDream(5)--- 通信模块
[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5)--- 通信模块 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5)--- 通信模块 0x00 摘要 0x01 前言 0x02 类定义 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 0x01 前言 通讯模块代码位于：runtime/communication.py | | | | 5
96120发布于 2021-09-14 - 来自专栏JFrog杰蛙DevOps
5步实现规模化的Kubernetes CICD 流水线
但是，在具有全自动和可重复的CI/CD流水线的生产环境中运行Kubernetes（k8s）以及持续的安全检查会带来新的挑战，包括集成的复杂性，持续的产品更新/回滚、自运维、生命周期管理等等。 二、使用Artifactory和Helm的5步Kubernetes CI / CD流水线 在Platform9提供的方案中，JFrog Artifactory作为微服务的Docker注册表（或多个注册表 ），是构建CI/CD流水线不可或缺的一部分。 2.png 5步实现Kubernetes CI/CD流水线： · 步骤1.使用Artifactory中代理的注册表来开发微服务。 · 步骤5.使用Helm Chart将微服务从安全的Docker注册表部署到Kubernetes集群。
2.9K30发布于 2019-12-23 - 来自专栏DevOps持续集成
第5章 流水线数据脱敏-Jenkins系统凭据管理
在我们配置持续交付流水线的过程中会与第三方的系统交互。例如：Jira、GitLab、SonarQube等等工具。 现实生活中我们每个人都有一个唯一的身份证号码，凭据也具有一个唯一的ID，我们后续在流水线中通过凭据的ID来读取对应的凭据。凭据ID很重要，可以自己定义。 ? 我们先随便创建一个流水线类型的项目。然后选择流水线语法, 进入片段生成器。 ? 点击新增,选择要使用的凭据。 这种情况我们是把凭据作为值赋给了变量，所以在这里定义一个变量名称，然后后续在流水线中使用此变量引用凭据的内容。 ? 选择好凭据之后，我们开始点击生成流水线脚本。最后生成了如下的代码块。 便于对流水线中数据脱敏。但是jenkins的凭据管理还是存在一些安全漏洞问题，如果允许最好将秘钥信息存储在外围系统中。我们不创建秘密，它们就不会泄漏。
4.4K10发布于 2020-08-03 - 来自专栏区块链入门
【DevOps实践】5. Jenkins流水线集成SonarQube做代码质量分析
Jenkins流水线搭建golang项目持续集成环境》,我们已经完成了Jenkins集成环境搭建，并且完成了一个GO项目的流水线下载代码，编译，部署的完整持续集成流程。 2.3 Jenkins流水线集成SonarQube 2.3.1 SonarQube配置准备 （1）打开TOKEN授权开关 使用Admin账号登录Sonar，打开Server authentication 2.3.5 在Jenkins流水线中使用SonarQube做代码质量检查 《【DevOps实践】3. Jenkins流水线搭建golang项目持续集成环境》的pipeline脚本的基础上增加一个步骤。 (4) SonarQube集成golang检测 https://blog.csdn.net/baidu_36943075/article/details/90634160 (5)使用Jenkins流水线集成
10.3K21发布于 2021-03-22 - 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。 ( 5 ) 执行指令。由A L U执行指令规定的操作。 ( 6 ) 存储或"写回"结果。最后运算结果存放至某一内存单元或写回累加器A。 在理想情况下，每步需要一个时钟周期。 超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期，相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。 采用简单指令以加快执行速度是所有流水线的共同特点，但超级流水线配置了多个功能部件和指令译码电路，采用多条流水线并行处理，还有多个寄存器端口和总线，可以同时执行多个操作，因此比普通流水线执行的更快，在一个机器周期内可以流出多条指令 这种将标准流水线细分的技术，就是超级流水线技术。当然，流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。
7K31发布于 2020-08-17 - 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. 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') { Dsonar.java.binaries=target/ -Dsonar.login=31388be45653876c1f51ec02f0d478e2d9d0e1fa' } } }}复制代码5. Dsonar.projectKey=${JOB_NAME} -Dsonar.java.binaries=target/ -Dsonar.login=7d66af4b39cfe4f52ac0a915d4c9d5c513207098
1.2K21编辑于 2022-08-24 - 来自专栏yeedomliu
《持续交付：发布可靠软件的系统方法》第5章 部署流水线
第5章 部署流水线 5.1 引言 持续集成的主要关注对象是开发团队。持续集成系统的输出通常作为手工测试流程和后续发布流程的输入。在软件的发布过程中，很多浪费来自于测试和运维环节。 要理解部署流水线以及代码变更在其上流动的方法，是把它看成一个序列图2 ? 请注意，流水线的输入是版本控制中的某个具体版本。 比较有用的度量项包括： 测试覆盖率（如果提交测试只覆盖了代码库的5%，那么这些测试发挥不了太大的作用） 重复代码的数量 圈复杂度（cyclomatic complexity） 输入耦合度（afferent 5.8.5 部署流水线的演进 随着项目越来越复杂，价值流图也会演进。 对于流水线来说，还有两个常见的外延：组件和分支。大型应用程序最好由多个组件拼装而成。 如果周期时间还是太长（换句话说，第(2)步和第(3)步都没有什么太多的帮助），就要向该瓶颈环节增加资源了， (5) 理顺约束环节并重复上述步骤，即在系统中找到下一个约束，并重复第(1)步。
1.5K10发布于 2019-09-28 - 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。 CC-BY-4.0 preprocessing: Preprocessing steps. model: name: ModelName path: models/model.h5 8B-instruct-q4_0 Meta Platforms llama3 4.1 GiB sha256:ccf9fb3d541c45a65dd99c7272a061776b8cb04d7635a5f844951b410b8ec2a7 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linux技术
jenkins流水线搭建
jenkins:lts # 获取初始管理员密码 [root@localhost ~]# cat /mydata/jenkins_home/secrets/initialAdminPassword bd5b64c7c8c8467985a0faa6fbe1848f commit -m "update nginx volume config in document/docker/docker-compose.env.yml" git push gitlab master 5.
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？ ，所以在k级流水线中只能选择完成任务所需时间最常的那级流水线的时间作为整条流水线的周期。 2增加流水线级数为什么能提升工作效率 我们对车辆1进行跟踪测试，其在3级流水线上的生产时间为8s+12s+10s=30s,同样是车辆1在6级流水线上的生产时间为4s+4s+6s+6s+5s+5s= 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 CPU处理数据概率 CPU使用0-128K缓存的概率是80% CPU使用128-256K缓存的概率是10% CPU使用256-512K缓存的概率是5% CPU使用512-1M缓存的概率是
88030编辑于 2022-08-19 - 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。 如果使用 DataParallel，则每个GPU都具有这10层中每个层的副本，而如果在两个GPU上使用模型并行时，每个GPU可以托管5层）。 to('cuda:0') # 将net1放置在第1个GPU上 self.relu = torch.nn.ReLU() self.net2 = torch.nn.Linear(10, 5)
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）
流水线 流水线技术是一种将每条指令分解为多步，并让各步操作重叠，从而实现几条指令并行处理的技术。 ( 5 ) 执行指令。由A L U执行指令规定的操作。 ( 6 ) 存储或"写回"结果。最后运算结果存放至某一内存单元或写回累加器A。 在理想情况下，每步需要一个时钟周期。 超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期，相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。 采用简单指令以加快执行速度是所有流水线的共同特点，但超级流水线配置了多个功能部件和指令译码电路，采用多条流水线并行处理，还有多个寄存器端口和总线，可以同时执行多个操作，因此比普通流水线执行的更快，在一个机器周期内可以流出多条指令 这种将标准流水线细分的技术，就是超级流水线技术。当然，流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。
2.7K20发布于 2020-08-17 - 来自专栏k8s技术圈
创建 Tekton 流水线
前面我们创建的两个任务 test 和 build-and-push 都已经完成了，我们还可以创建一个流水线来将这两个任务组织起来，形成一个流水线，这里就是我们要使用的 Pipeline 这个 CRD 对象 创建流水线 比如我们这里的流水线流程为先运行 test 任务，如果通过了再执行后面的 build-and-push 这个任务，那么我们可以创建一个名为 test-pipeline.yaml 的资源对象， caller":"git/git.go:169","msg":"Successfully cloned https://github.com.cnpmjs.org/cnych/tekton-demo @ 5e1e3a1d0f167b9b639df5b802a0f0f81064d21e caller":"git/git.go:169","msg":"Successfully cloned https://github.com.cnpmjs.org/cnych/tekton-demo @ 5e1e3a1d0f167b9b639df5b802a0f0f81064d21e build-and-push : build-and-push] v0.3.0-20210617-125634: digest: sha256:68be388e3f85dd10a6689a986eb2f7f7f5a5c89bb03f40c3db3178e0ce242752
1.1K40发布于 2021-06-25 - 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。
78830编辑于 2022-05-17 - 来自专栏用户7873631的专栏
go 流水线模式
(out1)//全部+1后，关闭out通道. }() for v:=range out1{ fmt.Println(v) } } 解释： ，可以看到有两个goroutine构成了一个简单的流水线
26910编辑于 2024-03-24 - 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。
94830发布于 2018-08-17 - 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. 5. 预置环境和资产: - GitLab CI:没有预置的环境或资产,每次运行流水线时会创建独立环境。 - Jenkins:有丰富的预置环境、凭证、缓存等资产,可以重复使用,但也增加了管理难度。 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。
90510编辑于 2023-10-30
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