Re: Эффективное онлайн обучение модели модели.

[Anna Potapenko]

Валерий, добрый вечер!

Значение по умолчанию для update_every=1 приводит к тому, что обновления матрицы Фи необходимо производить после каждого батча, а значит, бессмысленно обрабатывать несколько батчей параллельно. Поэтому складывается ощущение, что число ядер игнорируется.

Задайте update_every=num_processors_count, и тогда все ядра будут загружены как полагается. Кроме того, рекомендуется выставить async=True для наиболее эффективной работы алгоритма.

С уважением,

Анна Потапенко

14 ноября 2016 г., 1:29 пользователь Валерий Федюнин <stelz...@gmail.com> написал:

Доброе время суток!

Имеется большой объем данных (в RAM не помещается). При offline обучении (на малой части) и artm.ARTM использовались все ядра процессора. При online обучении на всей коллекции параметр, отвечающий за кол-во ядер игнорируется. Есть ли какой туториал, в котором показан наиболее эффективный способ online обучения? Какие модели могут наиболее быстро обработать большой объем данных, в artm.ARTM настораживает то, что игнорируется используемое кол-во ядер?

--
You received this message because you are subscribed to the Google Groups "bigartm-users" group.
To unsubscribe from this group and stop receiving emails from it, send an email to bigartm-users+unsubscribe@googlegroups.com.
To post to this group, send email to bigart...@googlegroups.com.
To view this discussion on the web visit https://groups.google.com/d/msgid/bigartm-users/525a8346-1ffc-4b98-a9c7-c917e943064b%40googlegroups.com.
For more options, visit https://groups.google.com/d/optout.

[Oleksandr Frei]

Please keep conversations in English when communicating to bigart...@googlegroups.com. Thanks!

Kind regards,

Alex

To view this discussion on the web visit https://groups.google.com/d/msgid/bigartm-users/CAHoVyFgZqeVv1yXd39ONtkynnW8_%2BiS0RbeXFbRU%3DEDfZWmXPg%40mail.gmail.com.