怎么使用gpu训练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。的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlo...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
可以轻松地在CPU/GPU上部署,进行分布式计算,为大数据分出现提供计算能力的支撑。跨平台性好,灵活性强。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Tens... 就需要满足Tensorflow中计算的几个阶段,首先进行定义计算图,然后创建会话,最后则完成计算。**【`总结`】**TensorFlow采用这样的设计主要因为他是针对机器学习的框架,消耗最多的是对输入数据的训练。# 二、Te...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 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价指标的数据比对。**MindStudio**提供精度比对功能,支持Vector比对能力,支持下列算法:- 余弦相似...
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发起 TensorFlowPS 分布式训练
TensorFlow 支持在多台机器上进行参数服务器(parameter server)训练。在这种 ps-worker 的架构之下,部分实例会被指定为工作进程(worker),部分实例被指定为参数服务器(ps)。在每一轮训练中由 ps 将最新的模型参数分发给 worker,worker 完成计算后将梯度回传给 ps,ps 更新参数后再进入下一轮训练,直至训练完成。 基本流程 用户在【自定义训练】模块创建一个训练任务时选择实例配置为 TensorFlow PS,按需配置各种训练角色并提交任务...
通过 RDMA 网络加速训练
相关概念 实例规格 NCCL 使用前提 拥有 >= 1 个专有资源组的使用权限。 队列中包含至少 2 台支持 RDMA 的高性能 GPU 实例。 参考验证镜像是否支持 RDMA验证镜像中 RDMA 的相关配置是否完备。 操作步骤 创建训练任务的基本步骤详见发起单机 / 分布式训练任务。 根据用户自身选择的训练框架及其底层通信框架完成少量的代码修改,开启 RDMA 特性。使用 NCCL 作为通信框架适用的分布式训练框架: TensorFlowPS,基本的训练流程详见发起...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 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价指标的数据比对。**MindStudio**提供精度比对功能,支持Vector比对能力,支持下列算法:- 余弦相似...
手写数字识别-Tensorflow
手写数字识别-Tensorflow 是一个使用 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。 模型基本信息您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。 框架本模型是 Tensorflow 格式的模型。 输入名称 类型 形状 转换形状 格式 input FP32 -1,28,28 NONE 输入说明: 本模型支持同时输入多张图像。输入的是...
基础使用
在 快速开始 中成功送出了第一个 Primus 训练任务,现在您可以试着使用 Primus 进行分布式的 TensorFlow 训练任务吧!在这里会示范三种不同的 TensorFlow 分布式策略依序为 Single Node,MultiWorkerMirrored 以及 ParameterServer。 1 准备工作 由于 TensorFlow 训练需要训练资料以及 Python 环境,在这里您需要进行更多的准备工作! bash Change to yarn user$ su --shell=/bin/bash - yarn Create the workspace$ mkdir ~/primus-...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
本文以搭载了一张A100显卡的ecs.pni2.3xlarge为例,介绍如何在GPU云服务器上进行DeepSpeed-Chat模型的微调训练。 背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码,该套代... 步骤三:创建并调用自定义的数据集类登录实例。 创建自定义的数据集类。执行以下命令,打开raw_datasets.py文件。vim /root/DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat/training/utils/data/raw_datasets.py...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
比如有 CPU 也有 GPU,还有多种不同类型的网卡。同时云原生的虚拟化也会产生损耗。火山引擎机器学习平台公有云上的系统,云原生本身会带来一些虚拟化损耗,比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、Dee...
GPU推理服务性能优化之路
他们按照host代码调用的顺序执行在device上。典型的CUDA代码执行流程:a.将数据从Host端copy到Device端。b.在Device上执行kernel。c.将结果从Device段copy到Host端。以上流程也是模型在GPU推理的过程。在执行的过程中还需要绑定CUDA Stream,以流的形式执行。## 2.2 传统Python推理服务瓶颈## 2.2.1 传统Python推理服务架构由于Python在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,加上Python语言自身的便利性,所以...
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... BytePS 几种分布式训练范式,具体的配置详见发起 TensorFlowPS 分布式训练、发起 PyTorchDDP 分布式训练、发起 MPI 分布式训练、发起 BytePS 分布式训练。 每种实例规格包含特定的 CPU、内存、GPU 的数量及单价。 ...
