Socket粘包问题解决方案

使用数据、模型和专家并行化来设计模型

随意地增加专家数量会出现收益递减问题（参见上图 4），该研究介绍了一些补充性的扩展策略，涉及结合数据、模型与专家并行化的权衡。

结合数据、模型与专家并行化，构建万亿参数模型

Switch Transformer 设计过程中，研究者试图平衡 FLOPs per token 和参数量。当专家数量增加时，则参数量增加，但不改变 FLOPs per token。要想增加 FLOPs，则需增加 d_ff 维度（这也会带来参数量的增加，但相对较少）。这就是一种权衡：增加 d_ff 维度会导致每个核心内存的耗尽，因而必须增加 m。但由于核心 N 的数量是固定的 N = n × m，因此必须降低 n，也就是说需要使用更小的批大小。
 

局限性：

如果有一个大的数据集，这个概要报告可能需要相当长的时间。我的解决方案是要么简单地使用较小的数据集，要么对整个数据集进行采样。

NLTK

通常与nltk相关的术语是NLP，或者自然语言处理，它是数据科学(和其他学科)的一个分支，它更容易地包含对文本的处理。导入nltk之后，你可以更轻松地分析文本。

以下是你可以使用nltk访问的一些功能：

• 标记化文本(例如，[“标记化”，“文本”])
• 词性标记
• 词干提取和词形还原

如何安装：
 

下面我将讨论这些库的概述和具体的功能、关于安装的代码，以及如何使用这些有益的库的示例。

Pandas

Pandas库[3]对于致力于探索性数据分析的数据科学家来说是一个必不可少的库。顾名思义，它使用pandas来分析你的数据，或者更具体地说，pandas数据帧。

以下是一些你可以从HTML报表中访问和查看的功能：

• 类型推断
• 唯一值
• 缺少值
• 分位数统计(例如，中位数)
• 描述性统计
• 直方图
• 相关性(如皮尔逊)
• 文本分析

如何安装?

使用pip：

 

（编辑：济宁站长网）

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