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火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

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技术大讲堂精彩回顾& PPT 领取|字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术

点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9eda633c03214fa689a2044b6bc26967~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012460&x-signature=eeE7CJ5hQV8mWIXsRa6JKlL9skI%3D)4 月 14 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第一期为大家带来了主题为「揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术」的分享。字节跳动经过...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。作者|字节跳动基础架构研发工程师-谢凯 **01...

揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术

随着智慧科研、自动驾驶、基因测序、量化投资等大量新兴产业的发展,现代产业对模型训练有了大量的需求,模型体积也呈现爆发式地增长。而大模型训练给底层基础设施,尤其是计算能力带来了不小的挑战。4 月 14 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第一期将为大家揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术。字节跳动经过业务实践打磨的机器学习技术将首次亮相开发者社区,并由技术负责人项亮公开深度分享,与广大开发者互动。同时,承载...

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机器学习网站-相关内容

模型的效果评估

机器学习平台支持对【AutoML】模块训练得到的分类及回归多种模型进行效果评估,针对不同的任务场景对不同的效果指标做可视化,从而让用户对模型的推理效果有充分的了解。 使用前提 模型的格式和框架均为 AutoML。 操... 当模型预测的类别数量不超过 20 时可直接在网页上查看,否则需要下载 .csv 到本地查看效果。 使用场景:图像分类、文本分类、表格分类。 Feature Importance含义:特征重要性。该指标描述每个特征对模型的影响程度,...

机器学习

1.功能概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2.算子介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成的模型应用于预测数据的数据上,一般链接在机器学习算子后面。 说明 字段设置 特征列映射:设置模型中的特征列和数据中的特征列的映射关系。 标签列: 标签列,分类训练的依据。 参数设置 预测的列名:预测的列的名字。 ...

机器学习

1. 概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2. 功能介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成的模型应用于预测数据的数据上,一般链接在机器学习算子后面。字段设置特征列映射:设置模型中的特征列和数据中的特征列的映射关系。标签列:标签列,分类训练的依据。参数设置预测的列名:预测的列的名字。 2.2 one-hot 模...

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> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机...

TensorFlow简介

TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlo...

应用场景

大模型训练 与 AML 机器学习平台高度适配,为千卡训练集群提供稳定、高效、易用的高性能并行存储。 自动驾驶 为自动驾驶场景产生的海量数据提供极致的训练性能和灵活扩展的存储空间 高性能计算 生物制药、模拟仿真... 内容管理和 Web 服务 文件存储 vePFS 为网站、在线发行和存档等广泛的应用程序存储提供服务。

从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台

自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发展自己的AI的能力。 ——易百忍 字节跳动AI Lab机器学习平台软件工程师 火山引擎智能中台整个基础设施支撑着所有上层业务的发展,一方面是弹性轻量化,支撑1-10000节点的轻量化平台,另一方面是云原生层面,支持云原生PaaS设计的IaaS系统和云原生存储。 ——邓德源...

从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台

自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发展自己的AI的能力。 ——易百忍 字节跳动AI Lab机器学习平台软件工程师 火山引擎智能中台整个基础设施支撑着所有上层业务的发展,一方面是弹性轻量化,支撑1-10000节点的轻量化平台,另一方面是云原生层面,支持云原生PaaS设计的IaaS系统和云原生存储。 ——邓德源...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a1786bfc62944f8cbf19957c30503366~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)可以看到不同应用场景下的参数和数据集、模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同...

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