RQP-DEF-0177

Problem(Abstract)

User attempts to run any Controller 'standard report' (also known as 'system report'), for example 'Reconcile - Between Accounts/Opening Balances (Preview)'.

User receives error message.

Symptom

Reconcile - Between Accounts/Opening Balances (Preview)

Cognos 8
RQP-DEF-0177
An error occurred while performing operation 'sqlOpenResult' status='-28'
Details

UDA-SQL-0114 The cursor supplied to the operation "sqlOpenResult" is inactive. UDA-SOR-0001 Unable to
allocate memory. RSV-SRV-0042 Trace back: RSReportService.cpp(595): QFException: CCL_CAUGHT:
RSReportService::process() RSReportServiceMethod.cpp(177)....



Cause

The Controller application server has run out of Windows memory. Therefore, the IBM Cognos 8 BI 'reporting' engine cannot process the report correctly.


There are many potential causes for this lack of memory, but if you are running an old/out-of-date version of Controller, it is possible that your system is suffering from a memory leak.


Resolving the problem

Immediate Fix

Ensure all Controller users out of the system. Reboot Controller application server.

Long-term Solution

Optimise the Cognos 8 BI reporting service environment, by:

  1. Ensure that Controller product is upgraded to latest release, to take advantage of memory leak fixes, such as those described inside IBM Technotes #1347915, 1367340 & 1365078.
  2. Afterwards, if the problem persists, follow the advice inside separate IBM Technote articles #1341779, 1021723 & 1032429.

Related information

1341779 - Intermittent error when running reports: UDA-
1021723 - Description of 'Sort buffer size in MB' setti
1032429 - UDA-SQL-0530 Could not start a gateway thread
1347915 - Error 'CAM-AAA-0027 - The function call to 'C
1367340 - Error 'Insufficient memory to continue the ex
1365078 - Error 'CAM-AAA-0071 An internal error occurre

Historical Number

1037276

<think>嗯,用户现在想了解P-Tuning V2的实现或教程,特别是在NLP预训练和微调方法中的应用。首先,我需要回忆一下P-Tuning V2的基本概念。记得P-Tuning V2是P-Tuning的升级版,主要解决在自然语言处理中参数高效微调的问题。之前的P-Tuning可能在某些任务或模型规模上有局限性,而V2版本则扩展了适用性,比如支持更大的模型和更广泛的任务类型。 接下来,用户可能需要知道P-Tuning V2的核心原理。根据引用中的对比学习获得可学习的原型向量,这可能涉及到如何通过对比学习优化提示向量。另外,可能需要结合BERT等模型的微调方法,比如引用提到的Transformers和BERT Fine-tuning源码实现,这里需要确认P-Tuning V2在微调时的具体步骤,比如插入可训练的连续提示向量到各个Transformer层。 然后,用户可能关心具体的实现步骤。需要分点说明,比如模型结构修改部分,如何在每一层加入prompt embeddings,目标函数设计时如何结合对比学习或其他损失函数。同时,代码示例部分可能需要给出关键的代码片段,比如使用PyTorch和Hugging Face库定义提示向量,并在前向传播时将它们拼接到输入中。 还要注意用户的潜在需求,比如他们可能想知道如何在自己的数据集上应用P-Tuning V2,或者与LoRA等其他方法的对比。因此,相关问题部分需要覆盖这些方面,比如比较不同参数高效微调方法,调参技巧,以及实际应用案例。 另外,确保回答符合系统级指令,比如数学公式的正确格式,引用标识的添加。比如在讲对比学习时,如果有数学公式,需要用$$...$$格式,并正确引用相关文献。同时,检查是否有站内引用被正确使用,如引用[^1]和[^2]。 最后,要确保回答结构清晰,分点明确,帮助用户逐步理解P-Tuning V2的实现方法,并提供相关资源链接和进一步的问题引导他们深入学习。</think>### P-Tuning V2 原理与实现解析 P-Tuning V2是参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning)方法的重要改进,其核心思想是通过可学习的连续提示向量(learnable prompt embeddings)引导模型适应下游任务。 #### 一、核心技术原理 1. **连续提示向量注入** - 在输入层和所有Transformer层插入可训练的连续提示向量 - 数学表达: $$ h_{i}^{'} = \text{TransformerLayer}([p_i; h_i]), \quad p_i \in \mathbb{R}^{k \times d} $$ 其中$p_i$为第$i$层的提示向量,$k$为提示长度,$d$为隐藏层维度 2. **对比学习优化**(基于引用[1]) - 通过对比正负样本优化提示向量空间分布 - 目标函数: $$ \mathcal{L}_{contrast} = -\log\frac{e^{s(q,p^+)}}{e^{s(q,p^+)} + \sum_{p^-}e^{s(q,p^-)}} $$ #### 二、实现步骤(基于PyTorch/Hugging Face) ```python from transformers import AutoModel import torch.nn as nn class PTuningV2(nn.Module): def __init__(self, model_name, prompt_length=20): super().__init__() self.backbone = AutoModel.from_pretrained(model_name) self.hidden_size = self.backbone.config.hidden_size # 初始化各层提示向量 self.prompt_embeddings = nn.ParameterList([ nn.Parameter(torch.randn(prompt_length, self.hidden_size)) for _ in range(self.backbone.config.num_hidden_layers + 1) ]) def forward(self, input_ids, attention_mask): embeddings = self.backbone.embeddings(input_ids) # 输入层提示拼接 inputs_embeds = torch.cat([ self.prompt_embeddings[0].expand(input_ids.size(0), -1, -1), embeddings ], dim=1) # 逐层处理 hidden_states = inputs_embeds for i, layer in enumerate(self.backbone.encoder.layer): # 添加层提示 prompt = self.prompt_embeddings[i+1].expand(hidden_states.size(0), -1, -1) hidden_states = torch.cat([prompt, hidden_states], dim=1) hidden_states = layer(hidden_states, attention_mask=attention_mask)[0] return hidden_states ``` #### 三、关键配置参数 | 参数 | 推荐值 | 作用 | |-------|---------|------| | `prompt_length` | 20-100 | 提示向量长度 | | `learning_rate` | 1e-4 | 提示向量学习率 | | `contrastive_weight` | 0.2 | 对比损失权重 | #### 四、应用场景 1. 少样本学习(<100训练样本) 2. 多任务联合微调 3. 领域适应(医疗/法律等专业领域)
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