自己搭建了TensorFlow
社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
TensorFlow不仅在Linux、Mac、和Windows系统中运行,甚至可以再终端下工作。## 2.TensorFlow的体系结构TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全分开使用Tensorflow进行编程与使用Python进行编程有明显的区别。在进行Python进行编程时,只要定义了相关变量以及运算,在程序运行时就会直接执行相关运算得到结果。在Tensorflow中需要预先定义各种变量,建立相关数据...
转型,技术人绕不开的坎
中间也经历了几次大大小小的转型,毕业跨专业找工作,从底层硬件到操作系统,再到上层应用,目前除了Android原生,也会兼任H5。每一次的选择不能说是完全转型,只是在原有的基础上进行了调整和拓宽。谈到人工智能,这两年来与它有诸多交集,但分分合合多次,至今还没走到一起,哈哈😄AI从去年年初就开始火热起来,当时我卯足了劲想好好学习一把。关注了多个公众号,加入了tensorflow开发者社区,并且在Windows和MAC上同时搭建好了开发环境...
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。
特惠活动
自己搭建了TensorFlow-优选内容
自己搭建了TensorFlow-相关内容
TensorFlow白屏监控应用实战
这种策略发布后我们发现了很多bad case, 最典型的当属任务完成倒计时、用户搜索页面,这种页面纯色区域都是大于90%的,但是我们不能认为他是白屏,针对各种复杂的情况,我们最终考虑由机器学习来自动识别我们的图片。 ... 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...
新功能发布记录
新支持了“节点管理”和“节点组管理“功能。 说明 原“一体机管理”页面更名为“节点管理”。 全量发布 管理节点组 自定义模型支持 TensorFlow-LLM 框架及配置优化 边缘推理 为了兼容 LLM 大模型管理,自定义... 边缘智能还提供了一个官方的 DLStreamer 数据流模板,方便您便捷高效地搭建适用于常见场景的数据流。 注意 基于 DLStreamer 框架的视频数据流功能尚处于 Beta 阶段,仅适用于进行功能测试。如果您在使用过程中遇到问...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调... 存储的成本也很重要。### 高性能计算和存储的规模化调度我们是如何应以上这些挑战的呢?#### 专为 AI 优化的高性能计算集群大型模型的训练需要具备高性能与高可用性的计算集群支撑。因此我们搭建了火山...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
了两个开源项目: 加速分布式训练框架BytePS、加速BERT线上推理服务Effective Transformer 。 BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,实现了同时支持Tensorflow、P... 不仅把补齐了形状,还可以把词往上进行填充。在大批量训练的情况下,Effective Transformer可以显着减少执行时间和内存消耗,平均降低30%无效训练量。 搭建火山引擎智能中台解决方案经过几年的发展,字节跳动机器学习平...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
了两个开源项目:加速分布式训练框架BytePS、加速BERT线上推理服务Effective Transformer。 丨BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,实现了同时支持Tensorflow、P... 不仅把补齐了形状,还可以把词往上进行填充。在大批量训练的情况下,Effective Transformer可以显着减少执行时间和内存消耗,平均降低30%无效训练量。 到搭建火山引擎智能中台解决方案经过几年的发展,字节跳动机器学习...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
了两个开源项目: 加速分布式训练框架BytePS、加速BERT线上推理服务Effective Transformer 。 丨BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,实现了同时支持Tensorflow、... 不仅把补齐了形状,还可以把词往上进行填充。在大批量训练的情况下,Effective Transformer可以显着减少执行时间和内存消耗,平均降低30%无效训练量。 到搭建火山引擎智能中台解决方案 经过几年的发展,字节跳动机器学...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算能力受限,像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训练。此外,有些框架并不适用于通用的深度学习任务,它们支持的网络类型各不相同。例如,`TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要支持`CNN`任务,不支持`RNN`。`Brain.js`和`synaptic`主要支持`RNN`任务,不支持`CNN`网络中的...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
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、自动驾驶中的安全事故等;模型安全,如模型窃取或... 第二类投毒的方式主要是为了降低模型的性能,在SVM、Logistic等机器学习模型上具有显著效果。数据投毒者需要解除到训练的数据,因此可以定期得更新数据或者系统。典型的应用场景如推荐、垃圾邮件识别等- 模型窃取...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
# 前言大语言模型(LLM,Large Language Model)是针对语言进行训练处理的大模型,建立在Transformer架构基础上的语言模型,大语言模型主要分为三类:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型、只采用编码器(Encoder-Only)模... 除了参数量巨大的模型外,大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,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...
