k-meanstensorflow
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。完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加深对神经网络和深度学习的理解。# 4. 第四阶段:细分领域深入学习 再进一步就是选择细分领域进行学习了,...
干货|词云指北(下):字节跳动数据平台词云实践
kqYZ20LVYXbCcKcPl8X63QOSyo%3D)目前业界和开源并没有可用的地理词云生成工具,属于空白领域。可能会遇到的问题:1. **是否有价值。**地理词云的输入是地理坐标和标签,生成的词云可以展示标签在不同地理位置的大致分布,是否有合适的业务场景和应用价值?可能在 GIS 相关的项目中比较有应用前景,可以方便的将 GIS 系统中的地理和标签数据直接可视化出来。2. **算法效率低。**计算上需要使用 K-means 、PCA(主成...
Kubectl 插件开发及开源发布分享 | 社区征文
## 前言十年云计算浪潮下,DevOps、容器、微服务等技术飞速发展,云原生成为潮流。企业云化从“ON Cloud”走向“IN Cloud”,成为“新云原生企业”,新生能力与既有能力立而不破、有机协同,实现资源高效、应用敏捷、业务智能、安全可信。整个云原生概念很大,细化到可能是我们在真实场景中遇到的一些小问题,本文就针对日常工作中遇到的自己的小需求,及解决思路方法,分享给大家。## 一 背景在我日常使用kubectl查看k8s资源的时候...
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k-meanstensorflow-优选内容
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关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
由于一个kernel中的元素存在0元素和非0元素,其中后者是有效的数据,而前者则是无效的。在Memory中,数据是连续存储的,而计算单元从Memory中取出的一个block中的0元素是无效的,从而降低了带宽利用率。这使得在相同硬件设备上权重剪枝的计算模式相对神经元剪枝更加复杂,且存在一定的计算效率损失。这也就是我肯定这种优化方案可行性的依据!!!#### 3.1.2 权重剪枝:我们可以使用一些库和工具来实现。在这里,我将使用 TensorFlow Mo...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
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`网络中的卷积和池化操作。`Mind`只支持基本的`DNN`。绘制上述图时使用的是kmeans聚类算法,kmeans聚类算法需要指定聚类的个数。故需要使用 **Knee/Elbow** 这类的算法进行聚类数检测,同时它对异常值敏感,故在实现时最终使用的DBSCAN。整体功能演示视频可参照 :[实时能力说明](https://www.volcengine.com/docs/7139/196870)**2.「聚类模型」**- 支持聚类模型功能,用户通过聚类模型( K-means算法)可以根据特征快速拆分已有人群,搭配后续针对性的营销策略。- 聚类模型( K-means算法)可以根据特征快速拆分已有人群,场景举例: - 目标需求:希望在近3个月注册的用...
聚类模型
1. 功能概述 CDP支持通过内置的聚类模型,按照所需特征,将人群包输出拆分为不同类别的子人群包,以满足某些业务场景下,按特征拆分不同属性用户人群的需求 2. 功能场景 聚类模型( K-means算法)可以根据特征快速拆分已有人群,场景举例: 目标需求:希望在近3个月注册的用户中,拆分5类出年龄和地域特征接近的用户群,以进行后续针对性的营销策略。 使用方法:首先在用户分群中圈出近3个月的注册用户,作为原始人群包,再通过聚类模型,选择年...
GPU推理服务性能优化之路
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715271639&x-signature=QbZlR9VGnSYRlUDNaSIrauCJMoI%3D)TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界最常用的TensorRT优化流程,也是当前模型优化的最佳实践,即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进...
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** 有各自的调度和资源要求,这就给底层基础设施带来一些挑战。**存储侧**存储可以认为是机器学习的刚需,在存储侧面临的挑战也很大:* **高性能和扩展性**:现在的硬件计算能力越来越快,读数据的吞吐需要跟上高性能...
Katalyst:字节跳动云原生成本优化实践
k-means 聚类算法 | 0.35 | 0.48 | 0.6 || 系统指标 PID 算法 | 0.39 | 0.54 | 0.66 || 系统指标 模型预估 + PID 算法 | 0.42 | 0.57 | 0.67 | ### 4.2 实践:离线无感接入在进入第三阶段后,我们需要对离线进行云原生化改造。改造方式主要有两种,一种是已经在 K8s 体系中的服务,我们将基于 Virtual Kubelet 的方式实现资...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
是把pytorch / tensorflow等模型先转成*onnx*格式,然后再将*onnx*格式转成TensorRT(*trt*)格式进行优化,如下图所示:TensorRT所做的工作主要在两个时期,一个是网络构建期,另外一个是模型运...
