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... 设置生命周期。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/264c6ac97a0f4522869dfe55ff26b859~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839701&x-s...
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... ### 3.1 conda配置+出现CondaHTTPError1、打开,执行“conda config --remove-key channels”命令,恢复Anaconda的源为默认。2、恢复Anaconda镜像为清华的。在Power Shell上执行以下命令:```pythonconda config...
# 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... 然后利用TensorFlow官方提供的debug工具tfdbg调试程序,从而生成npy文件。通常情况下,TensorFlow的网络实现方式主要分为Estimator模式和session.run模式,具体操作如下:1. 修改tf训练脚本,添加debug选项设置![im...
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... 专家系统工具自有知识库配置新增支持Python App工程。> AI Core Error分析工具- AI Core Error分析工具增加remote run配置模式。> Beta特性AutoML工具- HPO任务支持fully_train,并在可视化任务界面查看f...
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...
本文将为您示范如何使用,并发送出一个 Hello Primus 的范例任务。在成功运行 Primus Hello 后,您可以到 下一章节---基础使用 中,进一步了解 Primus 如何协同 TensorFlow 进行一个分布式的模型训练任务。 1 准备工作 如果您是第一次使用 EMR DataScience 集群,首先需要做一些准备动作!因为以下的范例都是通过 Yarn 使用者操作的,您必须配置 Yarn 使用者的 HDFS 的读写权限。这个部分的配置,您可以透过使用 EMR 里的 Ranger 组件来...
【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 自定义训练 资源组 / 实例 TensorFlowPS PyTorchDDP BytePS MPI 使用前提 使用预付费(专有)队列时,拥有 >= 1 个预付费队列的使用权限。 操作步骤 平台支持通过控制台(Web 页面)和命令行工具发起训练任务,下文将分别介绍两种...
可以类比于一台虚拟机。训练任务或者在线服务都需要运行在某个实例之上,而实例将消耗某个队列的资源总量,不同的实例消耗的资源量不同,详见实例规格及定价。 镜像仓库 训练和部署模型除了需要硬件计算资源外,还需要... 下载的数据和配置环境,待用户下次开机后继续使用。具体的使用方法详见创建开发机。 自定义训练 机器学习平台的【自定义训练】模块为用户提供了灵活易用的机器学习训练环境。预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、Byte...
# 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... 然后利用TensorFlow官方提供的debug工具tfdbg调试程序,从而生成npy文件。通常情况下,TensorFlow的网络实现方式主要分为Estimator模式和session.run模式,具体操作如下:1. 修改tf训练脚本,添加debug选项设置![im...
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... 配置以下参数,然后单击 确认。 区域 参数 说明 基本信息 项目 固定为当前选择的项目。 一体机 选择需要部署模型服务的一体机。 服务名称 为模型服务设置名称。输入要求如下: 可使用的字符包括:中文字符、英文大小...
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... 专家系统工具自有知识库配置新增支持Python App工程。> AI Core Error分析工具- AI Core Error分析工具增加remote run配置模式。> Beta特性AutoML工具- HPO任务支持fully_train,并在可视化任务界面查看f...
相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置... 最大尺寸设置为 [3,299,299,3]。 因为要想在 Tesla-T4 和 Telsa-V100 两种 GPU 的计算规格上评估模型的推理效率,所以勾选了对应的计算规格。 完成上述表单的配置后单击【提交】创建评估任务,此时用户可以在【任...
首先会有各种新硬件。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...