由于大模型参数量非常庞大，所以我们常常需要用到分布式训练来解决训练过程中计算资源不足的问题，现在也出现了很多大模型相关的分布式训练框架，但是使用的比较多的还是deepspeed的数据并行，那么deepspeed是怎么实现数据并行的呢。

webpack是一个流行的前端项目构建工具（打包工具），可以解决当前web开发中所面临的问题。webpack提供了友好的模块化支持，以及代码压缩混淆、处理js兼容问题、性能优化等强大的功能，从而让程序员把工作重心放到具体的功能实现上，提高了开发效率和项目的可维护性。

今天在用原来的python环境运行新的代码的时候，发现版本有点老，不支持一些新的包，重新创建一个虚拟环境之前安装的包就浪费了，而且重新安装这些包又要浪费时间，怎么用最方便最快捷的方法来升级我的python版本呢？

通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。数字型数据的无量钢化：①归一化②标准化为什么要进行归一化/标准化？​特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方差相比其他特征要大出几个数量级，容易影响（支配）目标结果，使得一些算法无法学习到其他的特征。​我们需要用到一些方法进行无量钢化，使不同规格的数据转换到同一规格。

决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法。如何高效的进行决策？- 特征的先后顺序

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。（1）什么是特征工程特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。意义：会直接影响机器学习的效果（2）特征工程的位置与数据处理的比较sklearn：用来做特征工程（对于特征的处理提供了强大的接口）pandas：数据清洗、数据处理（一个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工具）

由于大模型参数量非常庞大，所以我们常常需要用到分布式训练来解决训练过程中计算资源不足的问题，现在也出现了很多大模型相关的分布式训练框架，但是使用的比较多的还是deepspeed的数据并行，那么deepspeed是怎么实现数据并行的呢。

最近需要从huggingface上下载一个数据集，发现不能像模型那样能直接点击下载，需要通过代码来获取，很麻烦，谨以此博客作为记录

1.安装node环境官方下载地址：链接查看是否安装成功，快捷键win+R弹出cmd命令行：2.创建项目结构

hadoop之flume安装好flume之后，输入flume-ng version，出现以下错误：错误: 找不到或无法加载主类 org.apache.flume.tools.GetJavaPropertyFlume 1.9.0如图所示：解决方法：将hbase的conf目录下hbase-env.sh的export HBASE_CLASSPATH=***注释掉。再执行一次就成功了。...