TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #269 · 7 јул.

­Возможно, стоит пояснить разницу между синхронизацией из thread/process-safe и синхронизацией с помощью Lock🤔 Наша задача — заставить разные процессы и потоки обращаться к базе данных (или любым другим ресурсам) последовательно. Чтобы не случилось так называемого race condition, то есть состояние гонки. Это когда разные потоки или процессы пытаются одновременно что-то сделать с одним и тем же ресурсом. В этом случае нам нужна какая-то логика ограничения. Пока один процесс не завершил своё действие, другие не могут получить доступ к ресурсу. Так вот, thread-safe и process-safe означает что отдельно взятые операции записи в БД гарантированно будут последовательны. Запросы из разных процессов или потоков выстроятся в очередь и не будут мешать друг другу. Лучше всего когда этот блок реализован на уровне БД в виде атомарных операций или ещё как-то. Но зачем нам тогда еще дополнительный Lock? Этот способ синхронизации используется когда процесс никак не укладывается в одно действие и должен сделать множество операций прежде чем дать доступ следующему. В этом случае процесс ставит некий глобальный Lock на ресурс и никто другой, даже получив законное право на доступ, не может ничего сделать. Все ждут пока этот Lock не будет снят. Это решается на уровне приложения и правильность реализации полностью в вашей ответственности. Например, если забыли разблокировать или сделали перекрёстный Lock (Deadlock как на картинке), то всё зависнет в бесконечном ожидании. #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #safetyai

当前筛选 #safetyai清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #3467 · 24.07.2023 г., 05:22

​​Paper Review: Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models Introducing Llama 2, a cutting-edge ensemble of large language models ranging from 7 to 70 billion parameters! These models, specially fine-tuned for dialogue use cases, not only outperform existing open-source chat models but also showcase exemplary performance in safety and helpfulness. Llama 2 creators have opened the door for AI community, sharing their detailed approach to inspire further advancements in the development of responsible AI. Project link: https://ai.meta.com/llama/ Model link: https://github.com/facebookresearch/llama Paper link: https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/ A detailed unofficial overview of the paper: https://andlukyane.com/blog/paper-review-llama2 #deeplearning#nlp#safetyai#responsibleai