搭建好的tensorflow
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 os import pathlib import tensorflow as tf data_dir = pathlib.Path(os.path.di... 最终得到一个不错的预测模型。``` epochs=15 history = model.fit( train_ds, validation_data=val_ds, epochs=epochs) model.save('saved_m...
转型,技术人绕不开的坎
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,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...
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【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
对应的昇腾社区版本:6.0.RC1。新增众多特性,这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。## 分析迁移- X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- ... 请用户将准备好的模型文件上传到应用工程中用户自定义目录下。(3) 准备推理数据。准备推理所用数据,并上传到应用工程文件目录下。4. 流程编排。请参见[可视化流程编排](https://www.hiascend.com/document...
【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...
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... 还可以利用标注好的样本进行异常检测、使用关联图谱发觉欺诈的新型模式。在异常流量检测场景中,可分析原始数据包,提取数据包长度,时序等特征,使用机器学习算法识别异常流量,并提供加密流量的检测能力,最终可应用于...
新功能发布记录
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,自定义模型新支持 TensorFlow-LLM 框架;此外,模型配置中新增了以下 Tensor 配置项:”不规则处理“、... 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题,请通过工单向我们反馈。 全量发布 开发视频数据...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
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... 数据收集和清洗:** 搭建知识库的第一步是收集相关的数据。这可以包括从各种来源获取结构化和非结构化数据,如文本文档、网页内容、数据库等。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...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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的硬件,同时在这些硬件基础上还要提供强大的调度能力,才能为各种需求提供较好的服务,使集群利用率维持在... 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...
边缘推理概述
官方模型概览 模型服务 将模型部署到边缘一体机即可快捷搭建模型服务,实现在边缘侧进行推理。 说明 通过搭配数据处理模块,您还可以对模型服务的推理结果进行多样的处理并通过多种渠道进行输出。关于数据处理的... TensorFlow、Caffe 等。ONNX 可以让这些框架互相转化模型,提供了一种跨框架、跨平台部署模型的方案。 TensorFlow:Google 开发的深度学习框架,内置有高效的数值运算能力,众多的预训练模型和丰富的 API,支持跨平台部...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
更好的解决了长程依赖问题。而现在如火如荼的Transformer模型也是在注意力机制的基础上发展而来的。 与此同时,一定要动手使用深度学习框架来完成实践项目,比如使用深度学习框架(Tensorflow或者Pytorch)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,相对主流的几大方向和细分方向分别是:- 计算机视觉(CV...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
才能为各种需求提供较好的服务,使集群利用率维持在较高水平。模型训练的第二个痛点是偏 **管理上** 的。比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节... 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...
