TRL（Transformer Reinforcement Learning）是一个使用强化学习来训练Transformer语言模型和Stable Diffusion模型的Python类库工具集，听上去很抽象，但如果说主要是做SFT（Supervised Fine-tuning）、RM（Reward
在华为开发者大会2023（HDC.Together）上，华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东正式发布了数字资产继承功能，HarmonyOS提供了安全便捷的数字资产继承路径。 提供了资源管理功能，用户可以根据自身业务情况对资源进行划分，将资源按需划分成不同的资源池，不同资源池之间资源互相隔离。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)资源管理排队原理与问题定位》，作者： 门前一棵葡萄树 。 一、内存管控原理 GaussDB(DWS)提供
摘要：解决数据问题的本质，还要从数据层面入手，数据库的价值就十分关键。 过去很长一段时间，不动产行业的数字化程度都是比较低的，特别在业务层面，存在大量碎片化和多主体的问题，导致在数据层面的标准化和数据结构统一化不足；而且在不动产行业全生命周期中，每个阶段都频繁涉及到数据流转问题，对数据一致性和安全性
摘要：让我们看看如何在PyCharm中连接云端资源进行代码调试吧！ 本文分享自华为云社区《【云小课】EI第54课 手把手教您在PyCharm中连接云端资源进行代码调试》，作者：Hello EI 。 ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit，协助用户完成代码上传
Kubernetes(K8S) 配置静态资源服务 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: img-config namespace: vipsoft data: img.conf: | server { charset utf-8; listen
现象1 mapper 资源扫不到 resources 建的是 目录 ，不是 package 所以如果直接 a.b 的方式创建，会扫描不到 mapper.xml 文件 现象2 缺少配置文件 HisDruidConfig SpringBoot 配置多数据源 现象3 没有启动添加扫描 启动项缺少扫描 Ma
DeepSpeed是一个深度学习优化软件套件，使分布式训练和推理变得简单、高效和有效。它可以做些什么呢？训练/推理具有数十亿或数万亿参数的密集或稀疏模型；实现出色的系统吞吐量并有效扩展到数千个GPU；在资源受限的GPU系统上进行训练/推理；实现前所未有的低延迟和高吞吐量的推理；以低成本实现极限压缩，
文末获取资源包丨BI智慧工程行业应用方案详解，不要错过！ 我国工程行业现状 对于我国现阶段的工程行业来说，建设项目普遍具有规模化、群体化和复杂化等特征，而通常不具备项目管理能力的业主方须参与建设过程，并需要承担许多管理工作。 对从业者来说工作中责任风险，大量成本、时间和精力将被消耗在各种界面沟通和工
摘要：ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit，协助用户完成代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等，用户只需要专注于本地的代码开发即可。 本文分享自华为云社区《手把手教您在PyCharm中连接云端资源进行代码调试》，作者：Hello EI。 Mod
摘要：集群运行过程中，有时候会执行并发量比较高的业务场景，一些数据库没有为这种高并发作业配置合适的参数，会导致作业大量报错，这篇文章让你玩转并发作业。 本文分享自华为云社区《【玩转PB级数仓GaussDB(DWS)】在线运维 - 高并发导致资源类报错分析解决》，作者：323老四。 集群运行过程中，有
本篇文章将手把手带你进行资源规划和数据源对接，开启玩转HetuEngine。
前段时间APP要做资源压缩，需要把项目中使用的所有图片资源进行压缩，以减小APP安装包体积。想着既然压缩APP资源是为了缩小APP体积，那么来一遍APP整体瘦身流程并做一下总结吧。 整个过程分三步： 1.瘦身前分析 2.瘦身策略制定并实施 3.结果对比 瘦身前分析 安装包分析 iOS安装包有两种状态
写在前面 其实很多公司或者资深的开发都有自己快速创建项目的脚手架的，有的是魔改代码生成器实现，有的直接基于T4，RazorEngine等模板引擎打造；但无论如何，其最终目的其实就是搭建一个自定义项目模板(脚手架)。 今天我们聊聊：如何基于官方的cli donet new 命令创建自己的项目模板。 什
随着最近 Visual Studio 的资源管理器的改进，开发人员将得到一种全新的享受！我们非常激动地宣布重新设计的 Visual Studio 资源管理器，相信我们，它将改变游戏规则。
在人工智能技术领域，GPU 资源一直是推动研究和应用的关键因素。然而，GPU 的成本和可用性对于许多研究人员和开发者来说却是一个显著的障碍。 在 Hugging Face，我们希望人工智能技术可以更加普惠化，更多开发者可以参与其中共同探索，在人工智能技术浪潮中创造出让更多人受益的产品。 为此，我们计
由于系统资源是有限的，为了降低资源消耗，提高系统的性能和稳定性，引入了线程池对线程进行统一的管理和监控，本文将详细讲解线程池的使用、原理。
