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引言 在当下大数据阶段,图数据已经变成一种重点数据类型,广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域,可是,在处理大规模图数据集时,计算瓶颈难题逐渐凸显出来,变成制约算法性能、应用效能根本因素,本文将探讨如何有效应对这一挑战,供应一系列实用搞定方案、策略。
引言 伴随深度学习技术飞速发展,大模型应用越来越广泛,可是,在实行大模型微调时,往往会遇到内存、计算资源限制难题,本文将探讨如何在面对这些挑战时采取有效策略,以确保大模型微调过程顺利实行。