INCOMING TRANSMISSION

LATEST UPDATES
大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择。 大数据,首先你要能存的下大数据 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器,但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据,你引用的是一个文件路径,但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户,不需要...
PrefixTuning Paper: 2021.1 Optimizing Continuous Prompts for GenerationGithub:https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuningPrompt: Continus Prefix PromptTask & Model:BART(Summarization), GPT2(Table2Text) 最早提出Prompt微调的论文之一,其实是可控文本生成领域的延伸,因此只针对摘要和Table2Text这两个生成任务进行了评估。 PrefixTuning可以理解是CTRL模型的连续化升级版,为了生成不同领域和话题的文本,CTRL是在预训练阶段在输入文本前加入了control code,例如好评...
背景 随着预训练语言模型进入LLM时代,其参数量愈发庞大。全量微调模型所有参数所需的显存早已水涨船高。 例如: 全参微调Qwen1.57BChat预估要2张80GB的A800,160GB显存 全参微调Qwen1.572BChat预估要20张80GB的A800,至少1600GB显存。 而且,通常不同的下游任务还需要LLM的全量参数,对于算法服务部署来说简直是个灾难 当然,一种折衷做法就是全量微调后把增量参数进行SVD分解保存,推理时再合并参数 为了寻求一个不更新全部参数的廉价微调方案,之前一些预训练语言模型的高效微调(Parameter Efficient finetuning, PEFT)工作,要么插入一些参数或学习外部模块来适应新的下游任务。 Adapter tuning Adapter ...
1. explode hive wiki对于expolde的解释如下: explode() takes in an array (or a map) as an input and outputs the elements of the array (map) as separate rows. UDTFs can be used in the SELECT expression list and as a part of LATERAL VIEW. As an example of using explode() in the SELECT expression list, consider a table named myTable that has a single column (m...
背景 随着预训练语言模型进入LLM时代,其参数量愈发庞大。全量微调模型所有参数所需的显存早已水涨船高。 例如: 全参微调Qwen1.57BChat预估要2张80GB的A800,160GB显存 全参微调Qwen1.572BChat预估要20张80GB的A800,至少1600GB显存。 而且,通常不同的下游任务还需要LLM的全量参数,对于算法服务部署来说简直是个灾难 当然,一种折衷做法就是全量微调后把增量参数进行SVD分解保存,推理时再合并参数 为了寻求一个不更新全部参数的廉价微调方案,之前一些预训练语言模型的高效微调(Parameter Efficient finetuning, PEFT)工作,要么插入一些参数或学习外部模块来适应新的下游任务。 LoRA LoRA(LowRank Adapt...
Apache Hadoop 是一款支持数据密集型分布式应用程序并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商用硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据谷歌公司发表的MapReduce 和Google文件系统的论文自行实现而成。所有的Hadoop模块都有一个基本假设,即硬件故障是常见情况,应该由框架自动处理。具体参考官方教程。 Hadoop架构 HDFS: 分布式文件存储 YARN: 分布式资源管理 MapReduce: 分布式计算 Others: 利用YARN的资源管理功能实现其他的数据处理方式 内部各个节点基本都是采用MasterWoker架构 Hadoop HDFS 架构 Block数据块; NameNode Secondary NameNode DataN...