Ray和hoplite 强化学习、基于任务的分布式系统、容错高性能的集合通信

最新推荐文章于 2025-08-04 14:37:01 发布
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摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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rlwray：使用RAY进行强化学习
02-17
用RAY进行强化学习 同步软演员评论家
HopLite
03-03
" HopLite "是一个基于JavaScript的项目，名为"hopLiteJS"。这个项目专注于JavaScript的开发，JavaScript是一种广泛使用的编程语言，特别是在Web开发中，用于控制浏览器行为，创建动态和交互式的网页内容。...
深度强化学习专栏 —— 6. 使用RLLib和ray进行强化学习训练
bug404
02-20 1399
我将文章发表在了古月居，一起来看看吧！戳这里 -> 古月居 猜你想看： Ubuntu助手 — 一键自动安装软件，一键进行系统配置 深度强化学习专栏 —— 1.研究现状 深度强化学习专栏 —— 2.手撕DQN算法实现CartPole控制 深度强化学习专栏 —— 3.实现一阶倒立摆 深度强化学习专栏 —— 4. 使用ray做分布式计算 深度强化学习专栏 —— 5. 使用ray的tune组件优化强化学习算法的超参数 ...
Webots+Ray深度强化学习
weixin_43687617的博客
09-25 668
Webots+Ray深度强化学习 https://github.com/eellak-gsoc2021/deepbots-stable example中有采用Ray+Webots实现强化学习的example参考 运行中遇到的问题，主要是和wandb有关系 安装wandb pip install wandb wandb login # https://wandb.ai/ 注册获取api-key，按提示复制黏贴（注意黏贴不显示任何字符） # 提示建立project，输入名称 https://blog.csd
Ray 分布式计算 | 从入门到实践
RexWang 的博客
02-15 2064
Ray 是一个强大的分布式计算框架，它让 Python 开发者能够轻松地将单机代码扩展到分布式环境。**核心概念**： - **Task（任务）**：通过 `@ray.remote` 装饰器，可以将普通 Python 函数转换为分布式任务，实现无状态的并行计算 - **Actor（角色）**：为分布式环境提供有状态计算的抽象，支持面向对象的并行编程模型 - **Object Store（对象存储）**：Ray 的分布式共享内存系统，实现高效的跨节点数据共享和传输本教程分为三个部分内容：1. 通过示例讲解
在基于任务的分布式系统中，Hoplite是如何实现高效容错的集体通信，并提高系统性能的？
11-07
综上所述，Hoplite通过其创新的集体通信机制和容错机制，在提高分布式系统通信效率和性能方面发挥了重要作用。如果你想要深入了解Hoplite的设计原理和实现细节，推荐阅读《Hoplite：任务型分布式系统的高效容错集体...
在使用Ray框架进行分布式机器学习时，Hoplite是如何优化集体通信的容错机制和性能提升的？
11-07
在分布式机器学习任务中，尤其是在使用Ray框架时，Hoplite通过其独特的设计和实现提供了一种高效的容错集体通信机制。首先，Hoplite将通信操作与任务执行紧密耦合，通过在任务提交时进行动态的集体通信调度，能够...
在Ray框架中部署机器学习任务时，Hoplite是如何克服传统集体通信库的局限，提升系统整体性能和容错能力的？
11-07
性能提升方面，Hoplite通过减少通信开销和提高容错效率，使得在进行异步梯度下降、强化学习等机器学习任务时，系统性能有显著提高。根据提供的资料，性能提升可以达到3到7倍以上。 综上所述，Hoplite利用了其任务...
每周会议：回购包含Hoplite每周编码会议中的解决方案
02-05
Hoplite每周会议解决方案 该回购致力于解决我们每周的课程中讨论的编码问题。 贡献准则 以下是为我们的每周会议回购做贡献的一组准则。 为什么需要指导方针？ 目的是为我们的读者提供一致的体验。 使我们的读者很...
深度学习-读写模型网络文件
weixin_74126320的博客
08-03 510
模型网络文件是深度学习模型的存储形式，保存了模型的架构、参数等信息。读写模型网络文件是深度学习流程中的关键环节，方便模型的训练、测试、部署与共享。
使用yolo11训练饮料瓶盖缺陷检测质量检测数据集VOC+YOLO格式1432张5类别步骤和流程
FL1623863129的博客
08-03 727
训练完成后，最佳权重保存路径为：runs/detect/train/weights/best.pt，如果多次运行命令runs/detect/train2,runs/detect/train3文件夹生成只需要到数字最大文件夹查看就可以找到模型。经过上面训练可以使用模型做一步部署，比如使用onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscript模型可以在C++上部署等等。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。
深度学习G5周：Pix2Pix理论与实战
Radiantsss的博客
07-31 667
学习了Pix2Pix算法，Pix2Pix是图像翻译必读的文章之一，核心技术有以下三点：①基于CGAN的损失函数,②基于U-Net的生成器，③基于PatchGAN的判别器。Pix2Pix虽然能在很多图像翻译任务上取得令人经验的效果，但因为它的输入是图像对，因此它得到的模型还是有偏（模型能够在与数据集近似的x的情况下得到满意的生成内容，但如果输入x与训练集偏差过大，得到结果不那么理想）的。学习每个模型的结构还是很有挑战性的，需要很长时间理解。
深度学习（鱼书）day08--误差反向传播（后三节）
weixin_66162442的博客
08-01 907
本文介绍了深度学习中的误差反向传播算法，重点讲解了激活函数层和Affine层的实现。在激活函数层部分，详细分析了ReLU层和Sigmoid层的前向传播和反向传播过程，包括数学表达式和Python实现代码。ReLU层通过mask机制实现开关功能，Sigmoid层则通过计算图分解步骤进行求导。在Affine层部分，解释了矩阵乘积运算的仿射变换性质，展示了单个数据和批处理数据的实现方式，并给出了相应的类实现代码。文章通过计算图直观地展示了各层的运算过程，并强调了矩阵运算中形状匹配的重要性。
VAE学习笔记
最新发布
qq_52902529的博客
08-04 154
损失函数2：如果没有对σi 的限制 生成的图片会希望噪音对自身生成图片的干扰越小，于是分配给噪音的权重越小，这样只需要将(σ1,σ2,σ3)赋为接近负无穷大的值就好了，直观上也能看出来在σi=0处取最小。把输入数据压缩成隐藏变量的分布参数（均值和方差)，直接输出固定值会导致生成能力变差 输出分布可以随机采样增加多样性。(σ1,σ2,σ3)是控制噪音干扰程度的编码，就是为随机噪音码(e1,e2,e3)分配权重。(m1,m2,m3)是数据经过encoder 得到的编码。还原成数据（如生成新图片）。
CS231n2017-Lecture9经典CNN架构笔记
Se_ren_di_pity的博客
08-01 885
首先回顾一下LeNet-5，该网络结构为[CONV-POOL-CONV-POOL-FC-FC]，卷积层使用的的卷积核，步长为1,；池化层使用的size，步长为2。
深度学习-梯度爆炸与梯度消失
weixin_74126320的博客
08-01 865
深度学习训练中常遇到梯度消失和梯度爆炸问题。梯度消失导致深层网络参数难以更新，表现为训练停滞；梯度爆炸则使参数剧烈波动，导致训练失控。解决方案包括使用ReLU激活函数、梯度裁剪等技术。此外，模型推理时需调用model.eval()切换Dropout和BatchNorm层至推理模式，常与torch.no_grad()配合使用以保证稳定性和效率。这些方法对CV、NLP等任务至关重要。
深度学习：损失函数Loss Function
karlso的博客
07-31 764
深度学习损失函数相关内容
CIFAR10实战
zj_203240104的博客
08-01 411
本文展示了使用PyTorch对CIFAR10数据集进行分类任务的完整流程。首先通过torchvision下载并预处理数据，构建数据加载器。初始模型采用简单的卷积神经网络结构，包含三个卷积层和两个全连接层，训练10个周期后准确率仅为73%。为提高性能，作者对模型进行了优化，在卷积层后添加批归一化(BatchNorm)和ReLU激活函数，以加速训练并提高模型泛化能力。实验使用TensorBoard可视化训练过程和结果，包括损失和准确率曲线。代码展示了完整的深度学习流程，从数据加载、模型构建、训练到优化改进。
深度学习·mmsegmentation基础教程
2301_80132162的博客
08-02 1009
继承类别和RGB标签的映射关系指定图像扩展名、标注扩展名seg_map_suffix='.png', # 标注mask图像的格式reduce_zero_label=False, # 类别ID为0的类别是否需要除去**kwargs)# 类别和对应的 RGB配色# 指定图像扩展名、标注扩展名seg_map_suffix='.png', # 标注mask图像的格式reduce_zero_label=False, # 类别ID为0的类别是否需要除去**kwargs)
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