深度学习开源框架对比-优选内容
GPU-部署NGC环境
NGC介绍 NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像,例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 操作场景 本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 软件版本 操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。...
功能增强
本文介绍批式计算 Spark 版相对于开源 Spark 的功能增强。 主要功能 功能描述 完全兼容生态 100%兼容开源 Spark 生态,迁移成本低。 插件化企业级增强,性能优异。 增量入湖计算及出湖分析。 全托管一站式 全托管 Spark 集群,操作简单易用。 开箱即用,免运维。 Serverless弹性 租户级端到端安全隔离。 基于火山引擎 VKE/VCI 弹性扩展能力。 交互协同工作 交互式任务执行方式。 分析结果可视化展示。 企业级安全 基于火山...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
人工智能内生安全主要包括:框架安全,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪声数据干扰人工智能研判结果;算法安全,如难以保证算法的正确性,对抗样本、自动驾驶中... 学习框架就像是品牌的积木,各组件就是魔心过着算法的一部分,我们可以自己设计如何堆砌,优点是无需重复造就轮子,也可以自己组装,但耗时较大。因此,机器学习领域更多是应用已经开源的深度学习框架,但这些框架也不是绝...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
自研训练框架:目前除了业界开源的 Tensorflow、Pytorch,为了满足用户的各种需求,字节也在机器学习场景进行了深入探索,自研多个训练框架用于满足用户需求;1. 拥有底层资源调度系统 YARN 和 Kubernetes:目前阶段... Primus 是一个通用的分布式训练调度框架,管理了机器学习训练框架(如 Tensorflow、Pytorch)的生命周期和数据分发,帮助训练框架获得更好的分布式能力。 ## 架构介绍中构建和运行可扩展的应用程序”。通过声明性代码部署的容器、微服务、无服务器功能和不可变基础设施等技术是这种架构风格的常见元素。...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步走进人工智能的神秘世界,打开一个又一个奇妙的故事。接下来大家跟随我的脚步来一步步走进我和TensorFlow的世界吧,去了解和使用它~相信你也一定可以爱上TensorFlow!# 一、TensorFlow的简介TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。![image.p...
在GPU实例中部署NGC环境
实验介绍: 本教程向大家介绍,如何在GPU实例上部署NGC环境。NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习生态系统,可以使开发者免费访问深度学习软件堆栈,建立合适深度学习的开发环境。在实验正式开始之前,请先... 您可以在该开发环境中访问深度学习框架,可以极大程度的缩减产品开发及业务部署的时间,实现开发环境的预安装。如果您有其他问题,欢迎您联系火山引擎技术支持服务。
GPU-部署Baichuan大语言模型
CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anacon...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标注数据量比较少以及对没有标签的数据进行人工标注的成本比较高,所以如何更加科学的利用**大量未标记数据**以及**标记数据**则成为了新一波研究的热潮。前者则孕育出了预训练模型、提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 ...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,... 有监督的深度学习,Bert神经网络,图神经网络在NLP方向应用研究相信将是未来研究的前沿,我相信未来围绕NLP技术的AI应用将更能提升技术赋能业务的目标的实现。
veImageX演进之路:我用图像压缩算法为公司省了30%成本
**前言** 日前,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样主观质... **体积对比**线上图像以各种形式存在:iOS 主要是jpeg格式、Android端以webp为主,以典型的jpeg、png、webp为例,实验室多次抽样验证发现,转换到我们自研的HEIF图片格式,体积可以节省30%以上。![picture.image](...