参数之隔离

最新推荐文章于 2025-01-21 14:32:22 发布
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博客提及了高隔离和低隔离，但具体内容较少，未明确阐述二者相关的详细信息技术内容。
高隔离低隔离。。。。。。。。
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【Linux实时编程之CPU核心隔离】Linux（ubuntu）下CPU隔离的踩坑与实践 (isolcpus的使用)
hinmer的博客
04-06 7177
记录下CPU隔离时踩的坑和操作过程
isolcpu参数 隔离cpu使其不被自动调度（linux 修改boot参数）
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tang05505622334的专栏
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我的系统是Ubuntu16.04，以下方法在我的系统上测试有效 首先需要说明的是，隔离cpu对用户空间的进程有效，但是对内核的进程无效，所以被隔离的cpu并不是完全空闲的。（参考：https://unix.stackexchange.com/questions/282256/isolcpus-kernel-parameter-has-no-effect-on-ubuntu-16-04-de...
程序员必知的六种隔离技术
Phodal's zenthink
04-06 1913
节选自《Growth: 全栈增长工程师指南》为了将我们的应用部署到服务器上，我们需要为其配置一个运行环境。从底层到顶层有这样的运行环境及容器：隔离硬件：虚拟机隔离操作系统...
增量学习【3】
m0_52414727的博客
05-05 584
哇哦号称融合了三种IL-learning，哦原来是说融合了三种灾难性遗忘的对抗措施，用的树形结构。
哈工深提出基于联邦学习的大模型指令微调
夕小瑶科技说
03-25 2217
FEDPIT算法通过利用LLMs的上下文学习能力生成特定任务的合成数据，
大模型（LLM）的若干科普之问（七）：如何隔离LLM微调结果？
qiy_icbc的博客
01-21 1251
隔离微调结果的核心思想是通过技术手段（如模型实例化、参数隔离、适配器层、LoRA 等）确保每个用户的微调操作独立且互不干扰。具体方法包括： - 为每个用户创建独立的模型副本或参数空间。 - 使用适配器层或 LoRA 技术，只微调部分参数。 - 通过多租户架构和版本控制实现资源隔离和模型管理。
一文总结调参技巧
浩瀚之水的专栏
12-03 6169
调参数是深度学习工作中，必不可少的一步。 “得参数者，得天下“ 那么，调参的方法常见的有哪些？小编为您总结一番~ 01寻找合适的学习率(learning rate) 学习率是一个非常非常重要的超参数在面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集时，学习率的最合适的值都是不确定的，所以，我们无法光凭经验来准确地确定学习率的值。策略：在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。下图利用fastai中的lr_find()函数寻找合适的学习率，根据下方的学习率-损失曲线得到此时合适的学习率为
HP（QP）系列隔离开关主要技术参数
12-05
该系列隔离开关的技术参数详细说明了其在不同工况下的性能指标，以便于用户根据实际需求选择合适的型号。以下是这些关键参数的详细解析： 1. **主极数**：HP（QP）系列隔离开关的主极数为3，这意味着它具有三个独立...
隔离放大电路multisim
02-03
在"实验6.ms14"中，可能是一个实际的隔离放大电路设计示例，用户可以学习如何在Multisim中设置参数，调整电路配置，然后进行仿真。"设计1.ms14 (Security copy)"可能包含另一个设计版本，用于比较和优化电路性能。而...
盾构隧道近距离通过高层建筑物时隔离桩参数优化设计
06-20
以桩长、桩径、桩间距为因素,以建筑物沉降和倾斜程度为指标,采用正交试验方法对隧道近距离通过某高层建筑时隔离桩的作用规律进行了研究,并对隔离桩参数进行了优化分析。结果表明,合理选取参数有利于控制建筑物的变形...
宝临 BGL负荷——隔离开关技术参数.rar
09-21
《宝临BGL负荷隔离开关技术参数解析》 隔离开关在电力系统中起着至关重要的作用，它主要用于隔离电源，确保线路检修时的安全。宝临电气作为业界知名的电气设备制造商，其BGL系列负荷隔离开关因其优良的性能和可靠性...
CMT8603X单通道隔离栅极驱动器的技术参数、应用场景及其认证标准
02-20
内容概要：这篇文档主要介绍了 CMT8603X单通道隔离栅极驱动器的详细技术参数及其在各种工业应用中的适用情况。这款器件能够承受高达5700Vrms（取决于封装）的一分钟隔离电压，并满足多国安全认证要求，如 DIN VDE V ...
linux系统CPU隔离isolcpu参数设置
m0_57982541的博客
05-13 9536
linux系统CPU隔离isolcpu参数设置
linux隔离内核使用某些CPU,isolcpu参数 隔离cpu使其不被自动调度（linux 修改boot参数）...
weixin_32568295的博客
05-02 789
我的系统是Ubuntu16.04，以下方法在我的系统上测试有效步骤：(1)在/etc/default/grub中的下面一行添加最后的isolcpus参数GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash isolcpus=1,3"(这里表示1和3两个cpu被隔离,cpu序号从0开始)也可以添加到：GRUB_CMDLINE_LINUX="isolcpus=1,3"(2)...
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CursorSetup-x64-2.1.47.exe
最新发布
12-04
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动态覆盖的分布式策略，具有有限感知能力.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
12-04
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基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法-基准函数测试（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于双目标UCB控制启发式算法的主动磁悬浮轴承PID隐式模型优化方法，并通过基准函数测试验证其有效性。该方法结合了多目标优化与启发式搜索策略，旨在提升主动磁悬浮轴承控制系统中PID参数整定的精度与稳定性，利用Matlab进行仿真代码实现，展示了在基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法——基准函数测试（Matlab代码实现）复杂非线性系统建模与优化方面的应用潜力。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事自动化、机械电子工程等领域研发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于主动磁悬浮轴承系统的高性能控制设计；②为PID控制器参数优化提供基于双目标UCB启发式算法的新思路；③适用于需要高精度、强鲁棒性控制的工业场景，如高速旋转机械、精密制造装备等。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注双目标优化机制与UCB启发式策略的融合方式，并可通过替换不同基准函数进行扩展实验，进一步掌握其在实际控制系统优化中的调参技巧与适应性分析方法。
大模型参数隔离训练 参数隔离技术是怎么实现的
05-28
<think>嗯，用户问的是大模型参数隔离训练的实现方式，我得先理清楚这个概念。参数隔离训练主要是为了在训练过程中保持不同任务或用户之间的参数独立性，避免相互干扰。根据之前提供的引用，特别是引用4和5，里面提到了几种方法，比如模型实例化、参数隔离、适配器层和LoRA技术。需要把这些技术详细解释一下，并结合实际应用场景。首先，模型实例化应该是指为每个用户或任务创建独立的模型副本。这样每个副本有自己的参数空间，互不影响。不过这样做可能会占用大量资源，尤其是大模型的情况下。用户可能关心资源消耗的问题，所以得提到优缺点。然后是参数空间隔离，也就是在同一个模型中划分不同的参数区域。比如使用不同的命名空间或掩码技术，确保训练时只更新特定区域的参数。这需要对模型架构有设计上的考虑，可能适用于多任务学习的情况。接下来是适配器层，比如在Transformer模块中添加小型网络，只训练这些适配器而不动主干参数。这种方法节省资源，但可能影响模型性能，需要平衡。引用4提到了适配器层和LoRA，LoRA是低秩矩阵分解，通过低秩矩阵来调整参数，这样参数增量小，适合资源有限的情况。LoRA的具体实现可能是在预训练模型的权重矩阵旁添加低秩矩阵，训练时只更新这些矩阵。这样既保持了原模型的参数不变，又允许针对不同任务进行调整。用户可能想知道LoRA如何工作，需要简单说明其原理。另外，参数服务器架构可能也是相关技术，如引用1提到的独立参数服务器，处理海量稀疏参数。这可能与分布式训练中的参数管理有关，但用户的问题更偏向隔离而非分布式，所以可能次要提及。 还要考虑多租户架构和版本控制，确保不同用户的微调结果隔离。引用5提到硬件和软件隔离的优缺点，这里可能涉及软件层面的隔离，比如容器化或虚拟环境，但参数隔离更偏向模型内部设计。 用户可能需要知道这些方法的优缺点和适用场景，比如LoRA适合资源有限的情况，而模型实例化适合需要强隔离但资源充足的场景。此外，动态课程学习和对抗样本生成（引用2）可能不直接相关，但可以提及其他增强技术的影响。最后，生成相关问题时需要考虑用户可能的后续疑问，比如性能比较、实现步骤、实际应用案例等。需要确保问题覆盖不同方面，帮助用户深入理解。</think>### 大模型参数隔离训练的实现方式 #### 1. **核心目标与定义** 参数隔离训练旨在确保不同用户/任务/场景的模型参数更新互不干扰，同时保持核心模型的稳定性。其核心机制包括**参数空间划分**、**梯度路由控制**和**动态资源分配**。 --- #### 2. **关键技术实现方法** ##### (1) **独立参数服务器架构** - **实现原理**：为每个用户或任务分配独立的参数存储空间，通过分布式架构实现参数物理隔离[^1]。 - **示例**：在推荐系统中，每个用户的历史行为特征对应独立参数分区，更新时仅同步相关分区数据。 - **优势**：高隔离性，适合海量稀疏参数场景。 - **局限**：存储和通信成本较高。 ##### (2) **适配器层（Adapter Layers）** - **实现原理**：在预训练模型层间插入轻量级适配器模块，仅微调适配器参数，冻结主干网络[^4]。 $$ \text{输出} = \text{主干}(x) + \alpha \cdot \text{适配器}(x) $$ - **优势**：参数效率高（新增参数占比<1%），兼容多任务隔离。 - **应用场景**：对话系统个性化定制。 ##### (3) **低秩自适应（LoRA）** - **实现原理**：通过低秩矩阵分解更新参数增量，避免直接修改原有权重[^4]： $$ W_{\text{新}} = W_{\text{原}} + B \cdot A \quad (B \in \mathbb{R}^{d \times r}, A \in \mathbb{R}^{r \times k}) $$ - **参数占比**：典型配置$r=8$时，新增参数仅为原始参数的0.01%。 - **优势**：硬件资源消耗低，适合边缘设备部署。 ##### (4) **掩码梯度路由** - **实现原理**：通过二进制掩码控制梯度传播路径： $$ \theta_{t+1} = \theta_t - \eta \cdot (g \odot M) $$ 其中$M$为任务特定掩码矩阵。 - **动态扩展**：配合彩票假设理论，可动态发现重要子网络。 --- #### 3. **典型系统架构** ```plaintext [参数服务器集群] │ ├── 用户A参数分区 ├── 用户B参数分区 └── 共享基础模型 │ [梯度路由控制器] │ [训练任务调度器] ``` - **数据流**：训练时仅向对应分区发送梯度更新 - **性能指标**：某推荐系统实测显示，参数隔离后任务间干扰降低63%[^1] --- #### 4. **关键技术挑战与解决方案** | 挑战 | 解决方案 | |---------------------|----------------------------| | 存储开销大 | 参数共享+差异编码压缩 | | 跨任务知识迁移弱 | 设计共享-私有参数混合结构 | | 动态资源分配 | 基于强化学习的弹性调度器 | ---
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