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自己构建tensorflow镜像

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

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Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验

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。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/423... 镜像地址:cr-demo-cn-beijing.cr.volces.com/tensorflow/tensorflow - 镜像版本选择:1.15.5-gpu-vke - CPU 请求 2 Core - 内存请求 4 GiB (注意默认选项为 MiB) - GPU 算力 1 Card - 勾选“启用 nvidi...

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!作为一名人工智能专业的学生,谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步走进人工智能的神秘世界,打开一个又一个奇妙的... 恢复Anaconda镜像为清华的。在Power Shell上执行以下命令:```pythonconda config --add channels - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/freeconda config --add channels - https://mirrors.t...

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。 # 数据和环境准备本文使用的版本 ``` Python 3.9 tensorflow 2.6.0 ```首先准备训练数据,将收集到的2200+张图片分类存放在不同的文件夹中,如下所示 ``` ...

【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... Stream manager可识别需要构建的Element,及它们的连接关系,并启动业务流程。Stream manager对外提供接口,用于向Stream发送数据和获取结果,令用户实现业务对接。- Plugin表示业务流程的基础模块,通过Element的串接...

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自己构建tensorflow镜像-优选内容

GPU-部署NGC环境
本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 NGC介绍NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像,例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA:使GP...
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... conda 和 apt 使用国内镜像源。 该镜像体积较小,适合作为基础镜像或是在轻量级任务中使用。 CUDA平台提供的 CUDA 镜像基于 nvidia/cuda 系列镜像构建,提供的 CUDA 版本包括 11.7.0、11.6.0、11.3.0、11.1.1。 内含...
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
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。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/423... 镜像地址:cr-demo-cn-beijing.cr.volces.com/tensorflow/tensorflow - 镜像版本选择:1.15.5-gpu-vke - CPU 请求 2 Core - 内存请求 4 GiB (注意默认选项为 MiB) - GPU 算力 1 Card - 勾选“启用 nvidi...
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功能总览

机器学习平台的【镜像仓库】为用户提供了大量的预置镜像,当预置镜像无法满足需求时,用户可以选择将自己的镜像迁移到机器学习平台,或者在机器学习平台中构建自定义镜像,详细操作步骤可参考构建自定义镜像镜像:一... 预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS、MPI 多种分布式训练框架,用户无需关心底层机器调度和运维,上传代码和填写适量的参数即可快速发起分布式训练任务。 模型管理 机器学习平台支持用户导入模型到【模型管理】...

TensorFlow白屏监控应用实战

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构建自定义镜像

预置镜像无法适用于所有的用户场景,用户可以在机器学习平台的【镜像仓库】中按需构建自定义镜像。每个镜像下可以包含多个镜像版本。下文将依次介绍在机器学习平台上构建(注册)镜像的通用步骤,再针对不同场景进行举例。 相关概念 镜像仓库 / 镜像 / Dockerfile 火山引擎镜像仓库 CR 通用步骤 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【镜像仓库】-【自定义镜像】进入列表页面。 单击列表页面左上方的【+ 新建镜像】进入创建页面。 在...

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AI安全技术总结与展望| 社区征文

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、噪声数据干扰人工智能研... 可以通过加载自定义的恶意Jupyter映像实现攻击。AI面临的安全问题还有很多,这里就不一一列举了,具体见下图:![请添加图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/0876d1b965ef447d8e87c8e78ef5ce24.png)# 4. AI安全...

发起单机 / 分布式训练任务

【自定义训练】除了支持单机训练任务之外,还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义... 支持预置镜像、自定义镜像、火山引擎镜像以及公网镜像(私有的镜像仓库需要填写用户名和密钥)。 源代码 上传训练代码。 选填 。 支持上传单个文件或目录并挂载到容器中的指定目录下(默认为 /root/code)。仅支持...

部署模型服务

GPU TensorFlow x86/amd64、arm CPU、GPU OpenVINO x86/amd64 CPU、GPU Bytenn x86/amd64、arm CPU、GPU PaddlePaddle x86/amd64 CPU、GPU 前提条件您已经为项目绑定了一体机。相关操作,请参见绑定一体机。 如果您... 一体机会自动开始下载并安装对应的深度学习镜像。这个过程可能会根据一体机的网络环境状态,持续大约 5 到 10 分钟。如果一体机已经安装了对应的深度学习镜像,则部署相关模型的时间会缩短。 当模型服务的状态变为...

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... 存储的成本也很重要。### 高性能计算和存储的规模化调度我们是如何应以上这些挑战的呢?#### 专为 AI 优化的高性能计算集群大型模型的训练需要具备高性能与高可用性的计算集群支撑。因此我们搭建了火山...

高效 AI 视频处理利器 - BMF 模块开发初体验|社区征文

FFmpeg 也支持集成了 libtensorflow 的能力,可以支持一些简单的音视频 AI 能力。但开发 FFmpeg 的 AVFilter 模块,仍有一定的门槛。BabitMF(Babit Multimedia Framework,BMF),是字节跳动最近开源的一个通用的多媒... docker 镜像:无需关注依赖情况,直接拉取镜像即可体验,但 babitmf/bmf_runtime:latest超过 10G- 预编译二进制文件:需要满足依赖- 源码构建:需要关注依赖和编译选项,极客玩家必选我有一台 centos 8 的云...

在GPU实例中部署NGC环境

tensorflow:18.03-py3docker images //查看下载的镜像,出现如下回显,表明拉取成功 步骤四:运行容器,完成TensorFlow开发环境的部署执行以下命令,运行容器,完成TensorFlow开发环境的部署; bash nvidia-docker run --rm -it nvcr.io/nvidia/tensorflow:18.03-py3出现如下回显,表明部署成功。 验证测试 执行python,若环境正常,则直接进入python环境; 在Python环境下执行以下命令,若出现如下回显表明环境搭建成功。 undefined impor...

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