Unsloth是一个开源的大模型训练加速项目，使用OpenAI的Triton对模型的计算过程进行重写，。Unsloth能够保证重写后的模型计算的一致性，实现中不存在近似计算，模型训练的精度损失为零。Unsloth支持绝大多数主流的GPU设备，包括V100, T4, Titan V, RTX 20, 30, 40x, A100, H100, L40等，支持对LoRA和QLoRA的训练加速和高效显存管

传统的监督学习任务，是去训练一个模型P(y|x)，接收x作为输入，去预测y。Prompt learning则依赖于预训练语言模型P(x)，通过引入合适的模版template将输入x调整为完形填空格式的x’，调整后的输入x’里含有某些空槽，利用语言模型P将空槽填充后就可以推断出对应的y。例如对于情感分析任务，传统的做法就是训练一个判别模型，去预测输入x对应的标签是positive或者negative

Apriori 算法是最为经典的关联规则挖掘算法之一。关于关联规则有个很常见的例子：啤酒与尿布。沃尔玛在分析销售记录时，发现啤酒和尿布经常一起被购买，于是他们调整了货架，把两者放在一起，结果真的提升了啤酒的销量。关联规则分析也称为购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同的商品之间的关联关系。关联规则是反映一个事物与其他事物之间的关联性，若多个事物之间存在着某种关联关系，那么其中的一个事物就能

主流的大语言模型都采用了Transformer架构，它是一个基于多层Self-attention的神经网络模型。原始的Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分构成，同时，这两个部分也可以独立使用。Llama模型与GPT-2类似，也是采用了基于Decoder-Only的架构。为了增强训练稳定性，前置了层归一化（Pre-normalization），并使用RM

K-means算法是用来解决著名的聚类问题的最简单的非监督学习算法之一，是很典型的。该算法采用距离作为相似性的评价指标。即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。k-means算法特点在于：同一聚类的簇内的对象相似度较高；而不同聚类的簇内的对象相似度较小。

我们熟悉的大多数语言模型都是通过重复生成token序列（sequence）中的下一个token来运作的。每次模型想要生成另一个token时，会重新阅读整个token序列并预测接下来应该出现的token。这种策略被称为自回归生成（autoregressive generation）。在自然语言任务中，我们通常使用一个预训练的大模型（比如GPT）来根据给定的输入文本（比如一个开头或一个问题）生成输出文

来源：华为云确定性运维专刊（第五期）

Back-off restarting failed container的Warning事件，一般是由于通过指定的镜像启动容器后，容器内部没有常驻进程，导致容器启动成功后即退出，从而进行了持续的重启。**解决方法：**找到对应的deployment，加上如下语句： command: [“/bin/bash”, “-ce”, “tail -f /dev/null”]pod启动后一直重启，并报Back

这里的STL方法中我们只使用了第一个参数，其它均为默认参数,因为我们的数据集是dataframe，因此STL方法可以根据datetime的索引列推断出peroid，如果数据类型是numpy的array那就必须指定peroid。下面我们可以观察一下残差的分布以及它的均值，一般情况下如果残差呈现出以0为均值的近似正太分布(这不是必须的)那么说明我们使用了正确的分解方法。其中T(t)表示t时刻的趋势值,

隔一小段时间后，右上角网络图标显示网络已断开。再ping一下外网发现无法ping通，显示未知的名称或服务。添加 nameserver 解析地址，与修改网卡配置功能类似，无需重启网卡，会自动生效。此现象一般为网络故障，确认网络配置中的IP、网关、掩码无误后，可以通过修改DNS解析文件来解决。Ubuntu连接网络后，很快网络自动断开，下面提供常见的排查方式及解决方法。