模型切分思路

最新推荐文章于 2025-08-02 10:20:01 发布
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分类专栏： 图形学算法
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CPU 端切分思路

1 将当前场景所有三角形都收集起来. 相当于一个巨大的mesh；
2. 确定好计算平面, 计算所有的三角形和平面的关系. 三角形在平面上的, 放到upperList,
三角形在平面下的, 放到lowerList. 对于和平面相交的, 把三角形切开, 分开保存.
3. 合并起来. 就得到了上下分开的三角形们了

协同推理：模型切分算法；任务调度算法
ZJQ的博客
10-28 363
协同推理算法涉及模型切分算法和任务调度算法，它们的主要优化目标包括性能、动态环境中推理延迟的鲁棒性和能耗等。模型切分算法旨在将复杂的深度学习模型划分为多个部分，以便在多个设备上并行处理，从而加速推理过程并减少计算成本。综上所述，协同推理的算法涉及模型切分和任务调度两个方面，并通过多种优化策略来实现性能提升、推理延迟的鲁棒性和能耗降低等目标。任务调度算法负责将切分后的模型部分分配给不同的设备进行处理，以确保推理任务能够高效、准确地完成。这些算法通常会考虑设备的。
`Accelerate`库模型并行训练是怎样实现的；Transformer 模型并行机制
ZJQ的博客
04-20 169
`Accelerate`库模型并行训练是怎样实现的 实现步骤 1. 初始化`Accelerator` 2. 加载模型和数据 3. 准备模型、优化器和数据加载器 4. 训练循环 示例代码 代码解释 Accelerator怎么进行模型切分的 Transformer 模型并行机制 层间并行 层内并行 多头注意力机制切分 前馈网络切分
模型分割
weixin_33872660的博客
10-21 733
MESH加载进行分开加进场景树，而不是一个整体，这样利于视椎体裁剪，提高渲染效率，也就能做到3dmax来做为游戏场景编辑器，我只要加载就好了 maya里面的lanbert材质设置了环境光没作用，但是存到文件里了，有些奇怪，可能我maya技术不行    //2016 -12 -10更新 找了个相对较大的模型测试，渲染也不是太吃力     ...
模型分割 与 模型分片
Python领域优质萌新学习笔记
09-27 1202
在实际应用中，例如PyTorch的完全分片数据并行（Fully Sharded Data Parallel, FSDP）技术，它通过将模型参数和梯度分片到多个GPU上来实现并行处理，每个GPU持有模型的一部分，并在其本地数据上进行前向和后向传播。模型分割可以是水平分割，即将模型的不同层分配到不同的设备上；此外，OneFlow框架提供了大模型分片保存和加载策略，它基于全局视角的概念，利用Placement与SBP完成模型文件在各个物理设备上的切分，适用于当模型大到无法在单个设备的内存或显存上容纳下的场景。
3D模型切分并分块显示标记
laoki的专栏
04-27 375
项目，包含 点云分块、标记、姿态估计等
切分矩阵的方式：优化深度学习模型训练的关键技巧
qq_40427481的博客
10-25 230
切分矩阵的方式技术作为解决大规模深度学习模型训练的有效方法之一，通过将模型参数分割成多个矩阵，并将每个矩阵分配到不同的GPU上进行计算，可以提高计算效率和内存利用率。未来，随着硬件和算法的不断发展，切分矩阵的方式技术有望进一步提高模型训练的效率和性能，为深度学习的发展带来更多的可能性和机遇。切分矩阵的方式的基本原理 切分矩阵的方式是一种将模型参数分割成多个矩阵，并将每个矩阵分配到不同的GPU上进行计算的技术。随着深度学习模型的不断发展，模型的规模和复杂度也在不断增加，这对计算资源和内存提出了更高的要求。
大模型系列——RAG应用如何进行有效的文本切分
最新发布
2401_84052244的博客
08-02 146
RAG应用中的文本切分策略 RAG（检索增强生成）应用中，文本切分是连接知识存储与检索生成的关键预处理步骤。合理的文本切分能提升检索相关性、优化计算效率、保障生成质量，并适配长文档处理。主要切分方法包括： TokenTextSplitter：按令牌数量拆分文本，确保与模型令牌计数一致，保留自然语义边界。 SentenceSplitter：基于OpenNLP句子检测模型拆分文本，再动态合并为语义连贯的文本块。 切分策略需平衡信息完整性与聚焦性，避免过度拆分导致语义割裂或保留过多无关信息。Spring AI框架
LangChain : 破解长文本问答挑战：智能切分与上下文增强的解决方案
AI Agent 首席体验官
03-17 1041
长文本的头尾部分，问答的精度较高，而在中间部分则出现了精度下降的问题。这通常是因为在文本切分过程中，重要信息的上下文可能被丢失，尤其是在长段落的中间部分。
Transformer大模型实战 预训练VideoBERT模型
AI天才研究院
06-08 949
Transformer大模型实战 预训练VideoBERT模型 1. 背景介绍 1.1 Transformer模型的发展历程 2017年，Google提出了Transformer模型，它是
Transformer大模型实战 输入数据
AI天才研究院
06-02 884
Transformer大模型实战 输入数据 1.背景介绍 近年来,随着深度学习技术的快速发展,尤其是Transformer模型的出现,自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破。Transformer模型凭借其强大的并行计算能力和长距离依赖捕捉能力,在机器翻译、文本摘要、问答系统等
XGBoost--切分点查找算法
yilulvxing的博客
05-17 2987
1：前言： 本篇博客省去了从树模型到GBDT，再到XGBoost的渐进演变逻辑过程和数学推导，主要讲述XGBoost在每轮训练生成新的树模型时，采取的切分点选择算法和相关数学证明。 2：背景 XGBoost在每轮训练生成新的树模型时，首先计算所有特征在所有切分点分裂前后的Obj_split，然后选取Obj_split最大特征及其切分点作为最优特征和最优切分点。XGBoost提供了多种最优特征和最优切分点的查找算法，统称为切分点查找算法。 2.1：精确贪心算法 XGBoost在生成新树的过程中国，最
几行代码教你轻松完成超大模型推理：LLaMA-30B+TITAN RTX*4+accelerate
qq_36618444的博客
07-06 3136
是不是苦于没有ChatGPT的API key或者免费的token而无法愉快地和它玩耍？想不想在有限的计算资源上部署大模型并调戏大模型？？想不想解锁大模型的除了对话之外的其它功能？？？几行代码教你搞定如何在有限的计算资源下部署超大模型并实现推理。
accelerate 分布式技巧-- 模型参数设备分配（二）
发呆的比目鱼的博客
09-07 1639
accelerate 分布式技巧-- 模型参数设备分配（二）
Hugging Face中的Accelerate：让训练速度飞起来
WeLearnNLP
04-08 5814
Hugging Face是人工智能领域中一个非常受欢迎的开源工具库，提供了许多方便的自然语言处理和深度学习模型，如BERT、GPT-3等。其中，Accelerate是Hugging Face中非常有用的一个工具，它可以大幅提高模型的训练速度。本文将详细介绍Accelerate的原理、用法以及代码实现。
【图像处理】几何常用公式归纳
Kelvin_Yan的专栏
11-17 1407
1、关于某直线对称的两条直线斜率的关系 二倍角正切公式 tan(A+B)=(tanA+tanB)/(1-tanA*tanB) tan(A-B)=(tanA-tanB)/(1+tanA*tanB) 假设，已知对称轴L0，倾斜角为c，直线L1，倾斜角为a，求L1关于L0对称的直线L2的倾斜角为b，有 a+b = 2c 求解： tan(2c) = 2tan(c)/(1-tan(c)^2
关于3d模型任意切割的思路
lj820348789的专栏
06-02 1万+
3d模型的任意切割一直是游戏开发里的一个很大的问题，其实博主也没有根本解决，主要的问题是在切面上，然而如果是切面片则并不存在切面的问题，所以是可以在项目中实用的，总之本文权当研究吧。先看看博主切出来的效果 下面先看看切出平整切痕的原理吧，本文需要图形学的基础扎实。 如上图所示，当切割模型时，对于切面上的三角面，无非是如图中3种情况（正好切在三角形的某个顶点上几乎不可能，不过也可以考虑在内，这里
unity模型任意无限切割插件
热门推荐
lj820348789的专栏
08-09 2万+
前面几篇文章都是关于3d模型切割的原理，经过两天奋战，完成了整个流程的制作，包括了滑动屏幕，切割模型的整个过程，不过这并不是完美版本，因为这个版本目前并没有将切割之后的切口缝合上，不过已经亲测了无限切割（只要你的机器跟得上），本文理解难度其实挺大的，能理解的可以将他运用到其他平台上，比如虚幻之类的，不能理解就只能直接在unity上使用了，没有缝合切口的版本如果运用于2d面片的切割是可以在实际项目中
【图像分割模型】实例分割模型—DeepMask
hacker_long的专栏
06-17 1万+
这是专栏《图像分割模型》的第11篇文章。在这里，我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。 本文介绍了用于实例分割任务的模型结构——DeepMask。 作者 | 孙叔桥 编辑 | 言有三 本期论文:《Learning to Segment Object Candidates》 1 实例分割 区别于本系列之前介绍的语义分割任务，实例分割任务有其自己的任务需求与度量矩阵...
大语言模型常见的文本切分方式整理汇总
weixin_42907150的博客
01-23 2090
本文整理了一些简单的文本切分方式，适用于大语言模型经典应用RAG或相似场景。
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