m1跑tensorflow
社区干货
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... 这样代码就可以继续往下跑了,但是经过检测后发现大部分图片都是损坏的,如果删掉的话会影响训练效果。这个时候我们转变思路,图片明明可以正常预览,我们能不能通过某种手段把图片修复一下呢?功夫不负有心人,经过...
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
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... AML 团队本身有一些训练任务跑在火山引擎机器学习平台上。平台的核心开发团队和站内是一样的,我们提供的一些加速方案在站内也得到了充分的使用。只是在平台面向外部用户时,界面可能和站内的不一样,但底层的技术都是...
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,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。**将算法工程师从此类繁重的底层细节中解脱出来、更多地关注到算法层面,即为** **Primus** **解决的问题。** 日均作业百万核的字节跳动实践==============经过字...
特惠活动
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字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135660&x-signature=vIBohfsSM1lI025AjrVuKfGSnoI%3D)经过前文了解到基于 MOR 读时合并的轻量级更新操作是加速特征调研和工程迭代周期的关键。所以我们首先开发、引入了第一个核...
「火山引擎数据中台产品双月刊」 VOL.07
PyTorch/TensorFlow on PySpark- **弹性** **GPU** **资源** - 基于 Volcano Scheduler 深度优化,支持 GPU 资源调度和按量付费能力 - 具备混合 Quota 能力,队列一体化(分析/加工/训练/推... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876435&x-signature=m1mgt4OgYxQ2zlLwEys2qEZSAVw%3D)- 目前,火山引擎 EMR 已正式上线 StarRocks 集群。除 100% 开源兼容,完整提供 StarRocks 原生能力外,火山引擎 EMR 团队还进...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
只在单机上跑,最多仅能用到4卡或者8卡的规模,需要通过分布式训练加速。 为解决上述难题,机器学习平台展开了长期的技术优化。 在架构上,我们确定了“高性能+云原生”的机器学习平台建设目标: 底层物理资源池中,一个... 实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
只在单机上跑,最多仅能用到4卡或者8卡的规模,需要通过分布式训练加速。 为解决上述难题,机器学习平台展开了长期的技术优化。在架构上,我们确定了“高性能+云原生”的机器学习平台建设目标: 底层物理资源池中,一个... 实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
只在单机上跑,最多仅能用到4卡或者8卡的规模,需要通过分布式训练加速。 为解决上述难题,机器学习平台展开了长期的技术优化。 在架构上,我们确定了“高性能+云原生”的机器学习平台建设目标: 底层物理资源池中,一个... 实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分...
搞流式计算,大厂也没有什么神话
马上坐班车跑去工区现场交流。张光辉评价:“那个时候,真的是‘无所不用其极’。”有了 SQL 平台,开发及维护效率飞速提升。“原来一个人开发一个任务,需要一两天。而现在,一个人一天直接就能搞定十个任务... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049259&x-signature=bn81tGNYmiPMonL3B2tYNM1ZfZE%3D) **然而,在 ByteHTAP 开始给业务方提供线上 OLAP 服务时,新的问题又出现了。** 业务方不仅对单并发查询的 latency (延迟...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
二者可以跑的运算负载很多元,CPU 不用多说,GPU 除了可以跑 AI,还可以跑图像处理,高性能计算等负载,而 AI 专用加速芯片一般只能跑 AI 负载;我们说 AI 专用加速芯片的时候,往往是在说右边两个分类,但由于 FPGA 实... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049255&x-signature=53xbNHzQ3Oinm1KNjCKLetOZI6Q%3D) 根据我们的经验,对于一家公司来说,虽然 AI ASIC 可以解决算力供应问题,想要使用 AI ASIC 来提供算力其实并不是...
「火山引擎」数据中台产品双月刊 VOL.03
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049235&x-signature=VbUFjpTEpuBm1fbnrhohqqNLpWY%3D)- **【新增普通视图/物化视图功能】** - 支持普通视图/物化视图的创建、删除、更新、使用、授权等。