加快TensorFlow预测慢
社区干货
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... 用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。SparseCategoricalCrossentropy损失函数 计算标签和预测之间的交叉熵损失。当使用交叉熵处理具有大量标签的分类问题时会提...
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。,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...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI安全技术总结与展... 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...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
如何对模型分布式训练进行加速,以及平台如何满足开发过程的标准化和团队协作的需求。 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... 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...
特惠活动
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业务进阶,用架构思维看云原生 | 社区征文
[报告预测:至 2025 年,云原生平台将成为 95% 以上新数字计划的基础,而在 2021 年尚不足 40%,发展空间充分.jpg](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/82f9c8c73c4c4deab6852e00d7d2ded2~tplv-k3u1fb... 通过弹性 POD 自动扩展来加快容器扩展速度;- 基于遥测的快速预测,用于实时扩展集群的决策;- 动态插入/删除 POD 中的 Sidecar 容器解决 Sidecar 资源开销的问题- ……这些不同类型的技术方案,使其能...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
预训练主要任务为预测下一个单词。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...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
训练模型的时候发现速度非常慢,即使投入大量资源依然需要 5 天才能训完 3 个月的数据。他们花了很多时间研究 Tensorflow,profiling 训练过程,发现了一些问题:* TensorFlow 的分布式 runtime 性能不好, 对于每个特... 为了加速 checkpoint,Monolith 没有延用 TF 中的 saveable,而是利用 estimator saving listener,流式多线程地存取,性能大副提升。为了减少 checkpoint 体积,会将过期特征淘汰。**在线推理*** 加载 saved\_m...
【云原生 | 最佳实践】一个实践驱动的云原生项目集—KubeWharf | 社区征文
** 的资源预测算法多维度(CPU/Memory/SSD/Network)的资源隔离机制面向 SRE 的多层级(Cluster/Node Pool/Node/Service)动态配置- 共享 GPU 调度(GPUShare Plugin)- 拓扑感知的调度(RDMA 的亲和性)- 资源效率套件其中*共享 GPU 调度*与*拓扑感知的调度*的部分将会由 He Cao 在 CNCF-hosted Co-located Events North America 2023 上进行更详细的分享(**[Improving(提高) GPU Utilization and Accelerating(加快) Model ...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
使用了oneAPI加速工具对视频进行解码。人脸检测模块使用了OpenVINO™ Toolkit中的人脸检测模型,可以对每个关键帧进行实时的检测人脸,此工具包含了经训练和优化的模型,可行性也还不错。行为识别模块采用了Distribut... 行为识别使用了TensorFlow进行训练得到的行为识别模型,对关键帧预处理后输入到模型中进行推理然后得到预测的结果,并且将结果进行标注展示给监控人员,如下是部分代码。```#加载模型model = tf.keras.models.loa...
亚马逊云科技 -- AIGC 时代的数椐基础设施|社区征文
### 亚马逊云科技 -- AIGC时代的数椐基础设施>> - Amazon OpenSearch(AOS):开源搜索和分析引擎> - Amazon SageMaker:全面机器学习服务> - Amazon Bedrock:完全托管服务> - Amazon Augmented AI:机器学习预测的... 包括TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等,可以选择熟悉的框架和算法来训练模型,并使用强大的分布式训练功能加速训练过程>> **可扩展的模型部署**:Amazon SageMaker 将模型部署到生产环境中,提供高可用性和可扩展...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
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、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在... 加快业务迭代。 高效率 :高效管理和分配硬件资源,支持模型训练和模型服务的统一调度。 无需繁琐配置 :配置简单,快速上手,无需用户运营和管理软硬件配置。 支持多框架 :全面支持TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXN...
官方模型概览
手写数字识别-Tensorflow TensorFlow 图像分类 一个使用 Tensorflow 框架和 Minist 数据集训练的,用于识别手写数字的官方模型。本模型能够接受手写数字图像作为输入,预测出对应的数字。 手写数字识别-Torch PyTorch 图像分类 一个使用 PyTorch 框架和 Minist 数据集训练的,用于识别手写数字的官方模型。本模型能够接受手写数字图像作为输入,预测出对应的数字。 SSD_Mobilenet目标检测 OpenVINO 物体检测 一个使用 O...
