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社区干货
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
# 实验说明本实验基于火山引擎容器服务VKE进行,其中涉及到其他产品,如托管Prometheus进行监控,需要前置创建好VMP的workspace,使用TOS(后续实验考虑替换为vePFS)存储数据集,也需要提前创建好TOS Bucket。本示例将训练一个神经网络模型,对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。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。。 ``` import o...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
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。# 构建大模型知识库相关技术自然语言... 然后需要对数据进行清洗,去除噪音、标准化格式、处理缺失值等。可能遇到的瓶颈问题:数据获取困难:可以通过使用网络爬虫、API 接口、公开数据集等方式来获取数据。此外,还可以与合作伙伴或数据供应商合作获取数据...
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【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提供自有实现的算子运算结果与业界标准算子运算结果之间进行精度差异对比的工具。> 对策:精度比对工具能够帮助开发人员定位本次任务两个网络间的精度差异。准备好具腾AI处理器运行生成的dump教据与Ground Truth数据 (基于GPU/CPU运行生成的数据)后,即可进行不同算法评...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框架下ResNet系列和BiT系列的模型)。## 调试调优> Profiling性能分析- Profiling支持集群场景性能数据展示(Analysis Summary界面新增集群场景解析结果、新增Cluster Iteration Analysis和Data Preparation界面)。...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
> 项目地址:https://github.com/bytedance/primus 随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
大数据和人工智能得到迅猛发展,并持续赋能各行各业。其中,AI在安全行业的体现主要表现为三方面:人工智能应用于安全行业;人工智能内生安全;人工智能衍生安全。其中人工智能应用于安全行业如利用人工智能技术识别恶意代码、自动化漏洞扫描、自动化构建鱼叉钓鱼邮件、锁定目标、生成高逼真度的假视频等。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...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大... 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...
转型,技术人绕不开的坎
昨天在微信公众号看了一篇阅读量过万的文章,讨论的是目前IT领域几个主要技术转型的话题,包括前端,后台,大数据,人工智能等,有兴趣的同学可以点击文末链接阅读原文。相比于前端日新月异,百花齐放,后台相对来说比较稳... 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...
深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文
**数据源**在这个案例中使用了一个模拟的电商平台数据集,包括用户信息、商品信息、用户购买历史等。- **数据清洗与特征工程**在面对实际数据时,数据质量往往是一个挑战。因此,在进入模型训练之前,我们... from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers# 构建神经网络模型model = keras.Sequential([ layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(num_features,)), layers.Dens...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
如何有效划分数据集- 如何解决过拟合现象- 模型之间的关联和区别是什么- 规则和模型如何选择- 如何根据业务场景选择合适的算法 如果课本内容已经学的很明白,建议同学可以阅读或者动手实现模型代码。大家对上述问题不是很清晰的话,如果反响热烈,后续也会通过系列专栏的形式来讲解这一部分。# 3. 第三阶段:深度学习理论与实战 学习完机器学习基本理论后,就需要进一步学习深度学习的理论与实战。这是由于在工业界中...
2023年度总结:嵌入式边缘计算与大模型学习的进展与应用 主赛道 | 社区征文
需要很大的数据集(比如10GB的数据集拷贝需要1个小时之类),一般家用GPU不够内存,需要GPU服务器级别的GPU板卡才能跑训练。所以学习人工智能还得从小模型开始熟悉。然后跑大模型demo。## 边缘计算层面- 本年度我... 数据集整理、模型选择和搭建、模型训练、模型推理这几个部分。AI模型,应用最广泛的场景是图像,在视觉方面AI是最成熟的,也是最多边缘计算设备支持的。其次是文本类,后面是语音类。这些都是机器人方面的。除了常规的...
