Sequence

在处理数据时，往往会涉及到一个数据需要进行多次加工，这时候我们一般是通过Pipeline的方式进行处理。那么在Knative Eventing中是否也能支持对一个事件进行分步骤多次处理？ 这个还真有。从 0.7 版本开始，Knative Eventing中提供了一个 Sequence 资源模型，可用于事件Pipeline处理。 Sequence 定义 首先我们看一下Sequence Spec定义： apiVersion: messaging.knative.dev/v1alpha1 kind: Sequence metadata: name: test spec: channelTemplate: apiVersion: messaging.knative.dev/v1alpha1 kind: InMemoryChannel steps: - ref: apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1 kind: Service name: test reply: kind: Broker apiVersion: eventing.knative.dev/v1alpha1 name: test Sequence Spec包括3个部分： steps： 在step中定义了按照顺序执行的服务，每个服务会对应创建Subscription。

作者 | kaiyuan 整理 | NewBeeNLP 一篇来自ICLR2020，facebook人工智能实验室的论文，关于改进Transformer推理速度的。 论文地址： https://arxiv.org/abs/1910.10073 写在前面 大模型在困难任务上表现非常好，而小模型也可以在比较简单的任务上表现出色。但是目前大模型在应用简单任务时的运算量同复杂任务一样，这就导致了不必要的资源浪费，此外还会导致推理速度变慢。对此，提出了一种 depth-adaptive transformer ，可以在推理阶段针对不同的token自动选择在合适的层进行停止并输出，在不损失模型效果的同时大大提高推理速度。 Anytime Prediction 传统的transformer decoder，所有的token都需要经过N个block，且最后的分类器是唯一的。但是一些简单的任务并不需要推理如此多步，可能在第 层模型已经得出结果了，再往上走并没有意义，于是可以选择在第 层就输出，这称为 「动态计算（Dynamic Computation）」 ， 并且，每一层的分类器 可以选择不同或者相同。接下去就是怎么去实现上面的想法，即对于每个输入token，如何自动确定其在哪一层退出？文中提出了两种策略： Aligned training 对齐训练会同时优化所有分类器，并假设当前状态之前的所有状态

零基础学Python，本文是我个人的随心笔记，希望对你有益！ 注释 ： 单行：#……　　 多行：单引号（’’’） 双引号（”””） 基本数据类型 ： 整数：int；浮点数：float（只有这两种）；str：字符串；bool：布尔类型；complete：复数；list:列表；tuple:元组；set:集合；dict:字典 1 >>> type(2 ) 2 < class ' int ' > 3 >>> type(1.1 ) 4 < class ' float ' > 5 >>> type(1+1.1 ) 6 < class ' float ' > 7 >>> type(2/2 ) 8 < class ' float ' > 9 >>> type(2//2 ) 10 < class ' float ' > 11 >>> 2//2 12 1 13 >>> 2/2 14 1.0 15 >>> 2*2 16 4 基本类型 type()用来获取该表达式的数据类型 //: 除并取整 / ：除之后商有一位小数 1 print ( " I " , end= " " ) 2 print ( " love " , end= '' ) 3 print ( " you ! " ) # I love you !（没有换行） 进制转换 1 >>> 0b10 # 二进制 2 2 3 >>> 0o10 # 八进制