PHP多进程(三) 理解多进程

本文通过代码示例分析了Linux下PHP的多进程编程,重点在于理解进程的创建过程和数据变化。文章探讨了父进程与子进程在不同情况下的执行流程,包括父进程在fork子进程后终止循环以及子进程执行后终止循环的场景,强调进程执行顺序由CPU调度,并鼓励读者手动测试以深入理解。

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Linux下PHP多进程编程【共44课时】_PHP课程-51CTO学堂

本篇是一个过渡篇

( 重在理解多进程 以及进程执行过程和进程执行后的数据 )

废话不多说直接上代码 运行下面代码前 可以先想想有几个进程以及$count 是多少?

<?php

// 开始多进程
$count = 10;
for ($i=0;$i<2;$i++){
    epd('我是循环记数值'.$i);
    $pid = pcntl_fork(); // fork进程
    if ($pid == 0){
        // 子进程
        $count++;
        epd('我是儿子'.posix_getpid().'$count='.$count);
    }else{
        // 父进程
        $count *=10;
        epd("我是父亲".posix_getpid()."我的儿子是".$p
### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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