ensorflowcuda10
社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
我们要了解TensorFlow对系统环境的要求,以Windows系统为例,TensorFlow的安装环境如下:**1.Windows64位操作系统2.VC++ 20153.CUDA8.04.cuDNN5.Python 3.5**需要注意的是,CUDA8.0是NVIDIA显卡才能安装的,不安装CUDA8.0的话,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow安装过程### 2.1 安装anaconda进入官网,拉到最下面,根据你系统是64还是32位下载安装,一般win10都是64位。安装就按默认选...
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
本实验将介绍如何在容器服务VKE中运行TensorFlow,并查看GPU监控情况。# Task 1:配置对象存储TOS1. 配置对象存储TOS。 **[t10k-images-idx...
TensorFlow白屏监控应用实战
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用... plt.figure(figsize=(10, 10))for images, labels in train_ds.take(1): for i in range(9): ax = plt.subplot(3, 3, i + 1) plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8")) plt.title(class_name...
GPU推理服务性能优化之路
使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的... TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。# 二、理论篇## 2.1 CUDA架构
特惠活动
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TensorFlow白屏监控应用实战
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用... plt.figure(figsize=(10, 10))for images, labels in train_ds.take(1): for i in range(9): ax = plt.subplot(3, 3, i + 1) plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8")) plt.title(class_name...
GPU推理服务性能优化之路
使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的... TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。# 二、理论篇## 2.1 CUDA架构![picture.image](https://p3-...
基础使用
在 快速开始 中成功送出了第一个 Primus 训练任务,现在您可以试着使用 Primus 进行分布式的 TensorFlow 训练任务吧!在这里会示范三种不同的 TensorFlow 分布式策略依序为 Single Node,MultiWorkerMirrored 以及 Pa... /tensorflow-single/main.sh venv.tar.gz", // 训练指令 "successPercent": 100, "failover": { "commonFailoverPolicy": { "commonFailover": { "maxFailureTimes": 10, ...
模型的性能评估及优化
相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置... CUDA API 耗时从 CUDA API 层面展示 GPU 的各个处理环节的耗时,从而判断哪部分代码可以优化。 支持饼图和表格两种展示形式。 支持查看 Timeline 原始数据。 模型转换建议在评估过程中平台将尝试进行模型转换,...
高阶使用
经过先前章节的分享,相信您已经具备了基本的 Primus 认识。因此这个章节主要会分享一些更进阶的 Primus 使用方式。 1 本地创建 Python 虚拟环境由于 TensorFlow 本身是一个 Python 应用,因此准备 Python 虚拟环境... .22/06/13 16:10:19 INFO client.YarnSubmitCmdRunner: Training successfully started. Scheduling took 10013 ms.22/06/13 16:11:40 INFO client.YarnSubmitCmdRunner: State: FINISHED Progress: 100.0%22/06/...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言处理(NLP):NLP 是构建大模型知识库的核心技术之... device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_...
新功能发布记录
CUDA和CUDNN库。 全部 商用 驱动安装指引 2023年11月24日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 邀测上线GPU计算型gni3实例。 华东2(上海) 邀测 GPU计算型gni3 2023年09月08日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 部... 商用 GPU计算型g1ve 2022年10月25日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 支持为高性能计算GPU型实例手动配置NCCL通信库。 华东2(上海)、华北2(北京) 商用 HPC-配置NCCL 2 hpcpni2实例支持单网卡配置多个IP。 邀测...
部署模型服务
GPU TensorRT x86/amd64、arm GPU PyTorch x86/amd64、arm CPU、GPU TensorFlow x86/amd64、arm CPU、GPU OpenVINO x86/amd64 CPU、GPU Bytenn x86/amd64、arm CPU、GPU PaddlePaddle x86/amd64 CPU、GPU 前提条件... Flow 或 PyTorch)的模型时,一体机会自动开始下载并安装对应的深度学习镜像。这个过程可能会根据一体机的网络环境状态,持续大约 5 到 10 分钟。如果一体机已经安装了对应的深度学习镜像,则部署相关模型的时间会缩短...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
国内比较有名的是OneFlow、ColossalAI等,能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针... input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device)...
