p1000运行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...
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。 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...
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高阶使用
经过先前章节的分享,相信您已经具备了基本的 Primus 认识。因此这个章节主要会分享一些更进阶的 Primus 使用方式。 1 本地创建 Python 虚拟环境由于 TensorFlow 本身是一个 Python 应用,因此准备 Python 虚拟环境... 相对于之前运行在 HDFS 的范例,与 TOS 能够让 EMR DataScience 集群更直接的跟其他 EMR 集群交换资料,因此 EMR DataScience 与 TOS 的集成是相当重要的,在这个章节中同样提供了一个范例作为真实使用的参考。 2.1 准...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
这让在Web上运行AI应用变得更加比较困难。在2015年的时候,就有一个名为`ConvNetJS`的库出现,它能在浏览器中使用卷积神经网络进行分类和回归任务。尽管该库现在已经停止维护,但在2018年,出现了许多JS的机器学习和... `TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要支持`CNN`任务,不支持`RNN`。`Brain.js`和`synaptic`主要支持`RNN`任务,不支持`CNN`网络中的卷积和池化操作。`Mind`只支持基本的`DNN`。,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... 该 Summation Service 模块只需运行在 CPU 上,而优化器更新参数的部分则被分配到GPU 上进行,以此克服在 CPU 上更新参数会遇到的内存带宽瓶颈问题。BytePS 的整体架构以及 Communication Service 和 Summation Se...
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... 所属队列 选择运行任务的队列。可参考相关概念中的 “资源组” 章节进行配置。 必填。 优先级 配置任务的优先级。选填。 优先级的完整范围为 1~9,取值越大,优先级越高。提交任务时仅支持部分档位,队列管理员可...
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... 当模型服务的状态变为 运行中,表示模型服务已经部署成功。 如果模型服务的状态是 部署失败,您可以将光标放置在 部署失败 上,然后单击 查看原因,以获取具体的错误消息。 .volc-md-viewer img { border:...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构... 每天运行在 Primus 上的作业总核数达到几百万。相比旧的基于Hadoop Streaming的框架,训练性能提升3倍,单次训练总数据量从TB级提升到了PB级,训练准备时间由几十分钟降低到秒级。 # 分布式训练调度框架 Primus...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
运行资源消耗、优化建议等。未来我们还期望能够基于作业的提供一些优化建议,比如参数调整等。### 基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓接下来我们通过几个案例来看一下构建企业级数据湖仓的最佳实践。#### 案... 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。在线这一侧,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...
治理域
已创建 EMR-3.1.0 以上版本的 Hadoop 或 TensorFlow 集群类型,详见创建集群。 已开通 LAS 服务。详见 LAS 服务开通。 2 创建治理域登录 DataLeap 控制台 。 在概览界面,单击数据治理 > 规划诊断 > 治理域,进入治... 且运行中的方案没有使用该治理域时,才允许被编辑或删除操作。 单击操作列中的更多 > 发起治理按钮,您可进入到规划方案创建界面,进行治理规划方案的创建,操作详见规划方案。
