k8s训练tensorflow
社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
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... 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...
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。 # 数据和环境准备本文使用的版本 ``` Python 3.9 tensorflow 2.6.0 ```首先准备训练数据,将收集到的2200+张图片分类存放在不同的文件夹中,如下所示 ``` ...
Flink on K8s 企业生产化实践|社区征文
训练、推理及其他数据应用。本篇文章主要分享特征平台 flink on K8s 的部署实践,文章主要分以下几个方面进行介绍。首先本文对 K8s 基本概念及 Flink 任务执行图进行简要介绍,接着文章对比了现有的几种 Flink on K8s 部署方式,为什么flink 要基于K8s做部署?主要有以下几个优势:- 容器环境容易部署、清理和重建:不像是虚拟环境以镜像进行分发部署起来对底层系统环境依赖小,所需要的包都可以集成到镜像中,重复使用。- ...
字节跳动大规模 K8s 集群管理实践
字节跳动大规模 K8s 混合部署实践 字节跳动私有云平台 TCE 的底层使用 K8s 作为编排调度的系统,字节内部几乎所有无状态服务都以容器的形式部署在 TCE 上,无状态服务主要包括各种微服务和算法... 模型训练等。这些离线任务对资源的需求与时间无关,天然适合使用在线闲置资源,开启在离线混部架构,能够 **把在线业务的闲置资源出让给离线业务使用** 。
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Flink on K8s 企业生产化实践|社区征文
训练、推理及其他数据应用。本篇文章主要分享特征平台 flink on K8s 的部署实践,文章主要分以下几个方面进行介绍。首先本文对 K8s 基本概念及 Flink 任务执行图进行简要介绍,接着文章对比了现有的几种 Flink on K8s 部署方式,为什么flink 要基于K8s做部署?主要有以下几个优势:- 容器环境容易部署、清理和重建:不像是虚拟环境以镜像进行分发部署起来对底层系统环境依赖小,所需要的包都可以集成到镜像中,重复使用。- ...
字节跳动大规模K8s集群管理实践
5月31日,CSDN云原生系列在线峰会第6期“K8s大规模应用和深度实践峰会”正式举办,火山引擎资深云原生架构师李玉光在活动中为广大观众解析了《字节跳动大规模K8s集群管理实践》。本文基于演讲内容整理。 字节跳动云原... 模型训练等。这些离线任务对资源的需求与时间无关,天然适合使用在线闲置资源,开启在离线混部架构,能够把在线业务的闲置资源出让给离线业务使用。 字节的大数据业务都是基于 Yarn 体系的,在线应用和一些 AI 应用部署...
字节跳动大规模 K8s 集群管理实践
字节跳动大规模 K8s 混合部署实践 字节跳动私有云平台 TCE 的底层使用 K8s 作为编排调度的系统,字节内部几乎所有无状态服务都以容器的形式部署在 TCE 上,无状态服务主要包括各种微服务和算法... 模型训练等。这些离线任务对资源的需求与时间无关,天然适合使用在线闲置资源,开启在离线混部架构,能够 **把在线业务的闲置资源出让给离线业务使用** 。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。![picture.image](https://p3-...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
## 前言随着人工智能与机器学习技术的快速发展,在Kubernetes上运行模型训练、图像处理类程序的需求日益增加,而实现这类需求的基础,就是Kubernetes对GPU等硬件加速设备的支持与管理。在本文中我们就说一下在Kuber... image: "k8s.gcr.io/cuda-vector-add:v0.1" resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 # requesting 1 GPU```要想使用上面yaml文件声明使用GPU设备,那么需要先在Node节点上安装`设...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
> 项目地址:https://github.com/bytedance/primus 随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、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...
我的2021云原生之路 |社区征文
## 目标2021年年初做整年规划的时候,我把简历 title 改成了`云原生开发工程师`。2021年的主要目标就是补齐云原生技术栈。当时定的目标主要有1. 写一个 k8s Operator2. 学习k8s的网络和存储3. 给 CNCF 项目提... 学习了 毛剑大佬的 Go进阶训练营- 熟悉了 Go-zero 框架Go语言如何精进,应该是如何用 Go 语言写后端项目。进而如何进行微服务的治理和运维。目前 Go 写的开源项目层出不穷,通过源码学习永远是最佳的方式。[G...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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、DeepSpeed、veGiantMo... 无需理解 K8s 容器网络端口逻辑。开发机基于 Docker 镜像创建开发环境,易用性极强,能一键拉起在线 VSCode、JuypterLab 等 Web IDE。在 Job 化训练上,前面已经提到了我们有一些分布式框架多角色编排,以及硬...
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...
