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Otherwise, when the data is offloaded for edge execution (xti = 1), we denote Pit as the transmit power constrained by the maximum power Pt ≤ Pmax and τtT as the amount of time iii allocated to the ith WD for computation offloading. Here, τit ∈ [0, 1] and 􏰎Ni=1 τit ≤ 1. The energy consumed on data offloading is Eit,O = PitτitT. Similar to [4] and [8], we neglect the delay on edge computing and result downloading such that the amount of data processed at the edge within the time frame is Dt =WτitTlog 􏰈1+Pithti􏰉=WτitTlog 􏰈1+Eit,Ohti􏰉, ∀xt =1, ,Eoit,pit是什么

时间: 2024-01-23 18:02:28 浏览: 327
根据文中的描述,Eit,O表示第i个设备的数据离载能耗,Pit表示传输功率的限制,由最大功率Pt ≤ Pmax决定,τit表示分配给第i个设备的计算离载时间,且τit ∈ [0, 1],并且所有设备的计算离载时间之和不超过1(即􏰎Ni=1 τit ≤ 1)。因此,Eit,O = PitτitT表示第i个设备的数据离载能耗。
相关问题

As illustrated in Fig. 1, we consider the general layout of HetNets, where each macro-BS serves multiple UE devices and contains a few backhaul-constrained small BSs within its range. Since the small BSs are backhaul-constrained, when UEs are offloaded to a small BS, the small BS may be overloaded when the number of serving UE devices exceeds its capacity (e.g., the small BS identified by the dotted line in Fig. 1). In this scenario, the overloaded small BS cannot provide the serving UEs with the expected QoS. Therefore, the backhaul capacity must be considered as a limitation in the design of the user association algorithm.翻译

如1所示,我们考虑HetNets的一般布局,其中每个宏基站为多个UE设备提供服务,并在其范围内包含一些受后向链路限制的小型基站。由于小型基站受到后向链路的限制,当UE设备被离载到小型基站时,当服务的UE设备数量超过其容量时(例如,图1中由虚线标识的小型基站),小型基站可能会超载。在这种情况下,超载的小型基站无法为服务的UE设备提供预期的QoS。因此,在设计用户关联算法时必须考虑后向链路容量作为限制因素。

In the proposed algorithm, the access prices of BSs are adjusted according to incomes and load situations in the leaderlevel game, and each UE independently chooses the BS that maximizes its payoff (or minimizes its payment) in the follower-level game. Thus, the algorithm achieves optimization in a distributed manner. When a small BS is overloaded, the price will increase to ensure that the offloaded UE has a higher access payment. For the design of the price, a particle swarm optimization-based pricing strategy (PSO-PS) is proposed to maximize the BS revenue. Finally, we use the resident-oriented Gale-Shapley (GS) algorithm to obtain a stable single-BS association. The main contributions of this paper can be summarized as follows:翻译

在所提出的算法中,基站的接入价格根据领导者层次博弈中的收入和负载情况进行调整,而每个UE在追随者层次博弈中独立选择使其效益最大化(或支付最小化)的基站。因此,该算法以分布式的方式实现了优化。当小型基站超载时,价格将增加,以确保离载的UE具有更高的接入支付。在价格设计方面,提出了一种基于粒子群优化(PSO-PS)的定价策略,以最大化基站的收入。最后,我们使用面向居民的Gale-Shapley(GS)算法来获得稳定的单基站关联。本文的主要贡献可以总结如下:
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[WARNING|logging.py:329] 2025-03-04 21:16:20,919 >> Unsloth: Dropout = 0 is supported for fast patching. You are using dropout = 0.01. Unsloth will patch all other layers, except LoRA matrices, causing a performance hit. Unsloth: Offloading input_embeddings to disk to save VRAM Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/bin/llamafactory-cli", line 8, in <module> sys.exit(main()) ^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/cli.py", line 112, in main run_exp() File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 93, in run_exp _training_function(config={"args": args, "callbacks": callbacks}) File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 67, in _training_function run_sft(model_args, data_args, training_args, finetuning_args, generating_args, callbacks) File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/sft/workflow.py", line 52, in run_sft model = load_model(tokenizer, model_args, finetuning_args, training_args.do_train) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/loader.py", line 169, in load_model model = init_adapter(config, model, model_args, finetuning_args, is_trainable) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/adapter.py", line 299, in init_adapter model = _setup_lora_tuning( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/adapter.py", line 235, in _setup_lora_tuning model = get_unsloth_peft_model(model, model_args, peft_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/model_utils/unsloth.py", line 79, in get_unsloth_peft_model return FastLanguageModel.get_peft_model(**peft_kwargs, **unsloth_peft_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/llama.py", line 2377, in get_peft_model offload_input_embeddings(model, temporary_location) File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/_utils.py", line 767, in offload_input_embeddings offloaded_W = offload_to_disk(model.get_input_embeddings(), model, "input_embeddings", temporary_location) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/_utils.py", line 760, in offload_to_disk offloaded_W = torch.load(filename, map_location = "cpu", mmap = True) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/serialization.py", line 1470, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. In PyTorch 2.6, we changed the default value of the weights_only argument in torch.load from False to True. Re-running torch.load with weights_only set to False will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. Please file an issue with the following so that we can make weights_only=True compatible with your use case: WeightsUnpickler error: Unsupported operand 149 Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html.

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Visual Studio Code 是由微软开发的一款免费、开源、跨平台的现代化轻量级代码编辑器,自发布以来迅速成为全球开发者最受欢迎的工具之一。它结合了编辑器的轻便性和集成开发环境(IDE)的强大功能,支持多种编程语言和开发场景,核心特点: 1. 跨平台支持 可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行,保持一致的用户体验。 2. 轻量级与高性能 启动速度快,占用资源少,适合处理大型项目或低配置设备。 3. 智能代码补全 内置 IntelliSense(智能感知),提供代码提示、参数信息、快速修复等功能,支持 JavaScript、TypeScript、Python、C++ 等主流语言。 4. 内置终端 直接在编辑器内打开集成终端(支持 PowerShell、CMD、Bash 等),方便执行命令行操作。 5. 调试工具 内置调试器,支持断点、变量监视、调用堆栈查看等,无需离开编辑器即可调试代码。 6. Git 集成 直接通过侧边栏管理 Git 仓库,支持提交、分支切换、冲突解决等操作。 7. 丰富的扩展生态系统 通过 Extensions Marketplace 可安装数千款插件,扩展功能包括: 语言支持:如 Java、Go、Rust 等。 主题与图标:自定义界面风格。 工具集成:如 Docker、Kubernetes、数据库连接等。 效率工具:如 REST Client、Live Server 等。 8. 自定义与主题 支持修改键盘快捷键、界面主题、文件图标等,打造个性化开发环境。 9. 多光标编辑 按住 Alt(Windows/Linux)或 Option(macOS)点击可添加多个光标,同时编辑多处代码。 10. 远程开发支持 通过 Remote - SSH、Remote - Containers 等扩展,可直接连接远程服务器或开发容器,实现无缝协作。

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