屏蔽tensorflow版本升级警告
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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... 在此过程中需要对用户屏蔽底层的调度系统,提供一致的体验;1. 大规模应用混部资源:由于混部资源不稳定的特点,对训练的容错和稳定有着更高的要求;1. 支持复杂调度编排语义:为了使集群资源利用率最大化,需要将合适...
借助 MAD 助力你的 Android 应用开发|社区征文
**体验一致**:不同设备不同版本系统下也具备一致的开发体验## MAD 助力应用出海近期我们完成了一款 AI 变脸类应用在 GooglePlay 的上架,此应用可将用户自己的头像图片经算法加工成各种艺术效果。应用一经上... = _uiState.asStateFlow()_uiState.value = _uiState.value.copy(bannerList = Result.Success(it))```需要更新 State 时,借助 data class 的 `copy` 方法可以快捷地拷贝构造一个新实例。Immutable 还体...
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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... 在此过程中需要对用户屏蔽底层的调度系统,提供一致的体验;3. 大规模应用混部资源:由于混部资源不稳定的特点,对训练的容错和稳定有着更高的要求;4. 支持复杂调度编排语义:为了使集群资源利用率最大化,需要将合适的...
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... 在此过程中需要对用户屏蔽底层的调度系统,提供一致的体验;3. 大规模应用混部资源:由于混部资源不稳定的特点,对训练的容错和稳定有着更高的要求;4. 支持复杂调度编排语义:为了使集群资源利用率最大化,需要将合适的...
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字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
调度屏蔽等相关内容就不详细展开了。 **Spark 引擎优化**在上一节介绍的业务背景实践下,Spark 引擎侧做了如下几个增强,以下为各... Tensorflow 等常见的模型推理,同时也支持 Partition 级别的 Checkpoint。这样在资源回撤的时候就不需要重复计算了,能够避免算力的浪费,并通过支持 Batching 可以提高整体的资源利用率。 **平台建设**