mac如何加速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...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
介绍我们如何进行机器学习平台的架构设计。## 云原生机器学习平台架构设计我们主要在两方面做了投入:一是高性能计算和存储的规模化调度;二是模型分布式训练的加速。### 高性能计算和存储的规模化调度——挑战... 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...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
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, 对于每个特征都单独产生了一对 send/recv op 来连接 worker 和 PS,这样单个 worker 就跟 PS 产生... 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...
转型,技术人绕不开的坎
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,为此还专门整理了一篇博客: 。后来业务量增多,工作比较繁忙,就跑去搞业务开发了,tensorflow的事情暂时告一段落。我真正对人工智能引发思考是在今年,大概从4月份开始吧,就一直很迷茫。一方面是因为我们公司Android原生开发工作量少了很多,另一方面也是整个大环境不景气,Android不断被唱衰,具体细节可以参看我当时的博客: 。当时写那篇文章的时候比较纠结,...
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为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
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, 对于每个特征都单独产生了一对 send/recv op 来连接 worker 和 PS,这样单个 worker 就跟 PS 产生... 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...
转型,技术人绕不开的坎
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,为此还专门整理了一篇博客: 。后来业务量增多,工作比较繁忙,就跑去搞业务开发了,tensorflow的事情暂时告一段落。我真正对人工智能引发思考是在今年,大概从4月份开始吧,就一直很迷茫。一方面是因为我们公司Android原生开发工作量少了很多,另一方面也是整个大环境不景气,Android不断被唱衰,具体细节可以参看我当时的博客: 。当时写那篇文章的时候比较纠结,...
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...
崩溃趋势
加速归因。 崩溃列表崩溃说明中提供了issue标题、堆栈关键信息、起止版本、崩溃次数、影响用户数、崩溃率等指标可单击列表右上角显示。同时还支持配置issue的自定义标签、issue处理状态和处理人。 崩溃详情 崩溃指... mach-o等文件转化为sym文件。 Windows 【附件下载】: dump_syms.exe,大小为 489.00KB假设存在Test.dll和它的符号表 ,导出命令为: shell ./dump_syms.exe ./Test.pdb > ./Test.pdb.sym注意 64位主机内,pe文件和pdb文...
预置镜像列表
机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前... 内含 GPU 加速工具库、编译器、开发工具和 CUDA 运行时环境,适合通用的高性能计算场景。 镜像的主要特性: 支持平台的高性能网络基础设施,提供了 nccl-tests 用于测试。 支持不同版本的 Python ,涵盖 3.7 到 3.10 ...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://w... 以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练框架。第二层即猛犸湖的**核心层**。对外为用户提供了 SDK 自助和元数据服务,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任务。值...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
于是调研了一些开源方案: Tensorflow:Google开源的机器学习系统,可以使用Partitioned Variable来分布式地存储Embedding,从而实现大规模训练。但由于table size固定,有hash冲突风险。 PyTorch:Facebook开源的机器学... 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,性能大幅提升。为了减少checkpoint体积,会将过期特征淘汰。 在线推理 加载saved_model。Entry本质上是...
如何快速构建企业级数据湖仓?
宣称在 tpcs 测试集上达到 2X 加速效果。- Presto: Velox native 引擎。Velox 引擎现在不太成熟,但是根据 Presto 社区官方说法,可以实现原来 1/3 的成本。由此可猜测,等价情况下能获得 3X 性能提升。除了以上... 或者通过 TensorFlow 进行深度模型的训练,把深度训练出来的模型部署到模型服务中。在在线方面,数据通过 Kafka 流入 Flink 进行在线特征抽取,然后把在线特征放在 Redis。同时在线部分的增量数据可用 TensorFlow 进行...
训练代码如何访问TOS
TOS 挂载为 POSIX 文件系统接口 运行在机器学习平台的训练容器中的各机器学习代码(支持 TensorFlow / PyTorch/ MXNet/ XGBoost等),可以通过火山引擎自研的 CloudFS 分布式文件系统将其转换为 POSIX 协议的接口,挂载到训练容器中。同时在 POSIX Client 端中提供一层缓存,加速第 2+ epoch 之后的访问速度。下图为架构图,其中 CloudFS Fuse Client 和 GPU 部署在同一台 GPU 机器上,CloudFS 和 GPU 机器部署在同一个机房。 CloudFS...
