在虚拟机上跑tensorflow
社区干货
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... 在保证不同用户计算容器间的隔离的前提下,不同的 toB 客户共享整个资源池,从而提高集群的利用率,保证每个客户的申请率可接近 100%。平台提供的资源包括虚拟机资源、裸金属资源。有的资源之间需要一些亲和性,有的...
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...
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... 在保证不同用户计算容器间的隔离的前提下,不同的 toB 客户共享整个资源池,从而提高集群的利用率,保证每个客户的申请率可接近 100%。平台提供的 **资源包括虚拟机资源、裸金属资源** 。有的资源之间需要一些亲和...
转型,技术人绕不开的坎
上进行了调整和拓宽。谈到人工智能,这两年来与它有诸多交集,但分分合合多次,至今还没走到一起,哈哈😄AI从去年年初就开始火热起来,当时我卯足了劲想好好学习一把。关注了多个公众号,加入了tensorflow开发者社区... 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...
特惠活动
在虚拟机上跑tensorflow-优选内容
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六年安卓开发的技术回顾和展望 | 社区征文
Android 虚拟机,终于在实际问题中明白了使用场景,学起来效率也高了很多。## 对软件开发的认识前面讲了个人的一些经历,包括我怎么入的行,做了什么项目,过程中有什么比较好的实践。下面讲一下我从这些具体... 业务正在快速扩大规模时,需要把当前跑通的业务模式复制到更多的地方,同时能够服务更多的用户。这个阶段,技术能够提供的价值主要是两点。1. 快速迭代(这一点其实无论什么阶段)1. 提升质量(用户规模日活上亿和日...
2022 年每个开发者必知的云原生趋势 | 社区征文
云原生和在云上跑的传统应用不同。一些传统应用是基于SOA(Service-Oriented Architecture,面向服务架构)架构来搭建的,然后再被放到云上。这些传统应用没有充分运用到云的优势。因为云作为一种分布式架构,它的原住... 你把每个实例作为一个虚拟机或容器来配置。它们是相同的,并分配给一个系统标识符。你通过创建更多的实例来进行扩展。当一个实例变得不可用时,没有人注意到。Cattle的模式使用不可改变的基础设施。服务器不会被修...
Linux virtio-net driver
即虚拟机中运行的操作系统需要加载特殊的驱动(e.g. virtio-net)且虚拟机知道自己是虚拟机相较于基于完全模拟的全虚拟化,基于virtio的半虚拟化可以提升设备访问性能2. 运行在虚拟机中的部分称为前端驱动,负责对虚... 这就和前面的CPU处理的中断数对上了,但是为什么还是会有几个中断跑到了CPU0上呢,一般应该是由于系统刚启动时还没有默认做亲和性配置,默认所有设备的中断都会被指向0号CPU:```Python[root@iv-ybz88tnky35m56blnrf...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
存在着代码以及依赖库的版本管理问题,例如依赖环境变动,或自己遗忘代码的改动,最终导致结果难以复现。 部分训练任务时间长,需要分布式训练加速。 部分训练任务的时间比较长,只在单机上跑,最多仅能用到4卡或者8卡的... 加速BERT线上推理服务Effective Transformer 。 BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
和多种**机器学习引擎**(TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM, SparkML, Scikit-Learn)连接起来。同时MLX Notebook还在标准SQL的基础上拓展了**MLSQL** **算子**,可以在底层将SQL查询编译成可以分布式执行的**... #### 4.1 端上AI环境##### **4.1.1 端上虚拟机**Pitaya SDK 的核心是自研实现的**端上虚拟机 - PitayaVM**,为算法包和端上模型**在手机端上运行**提供了必要的环境。为了能够让虚拟机在端上运行,解决端上虚拟...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
存在着代码以及依赖库的版本管理问题,例如依赖环境变动,或自己遗忘代码的改动,最终导致结果难以复现。 部分训练任务时间长,需要分布式训练加速。 部分训练任务的时间比较长,只在单机上跑,最多仅能用到4卡或者8卡的... 加速BERT线上推理服务Effective Transformer。 丨BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
存在着代码以及依赖库的版本管理问题,例如依赖环境变动,或自己遗忘代码的改动,最终导致结果难以复现。 部分训练任务时间长,需要分布式训练加速。 部分训练任务的时间比较长,只在单机上跑,最多仅能用到4卡或者8卡的... 加速BERT线上推理服务Effective Transformer 。 丨BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
和多种机器学习引擎(TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM, SparkML, Scikit-Learn)连接起来。同时MLX Notebook还在标准SQL的基础上拓展了MLSQL算子,可以在底层将SQL查询编译成可以分布式执行的工作流,完成从数... **4.1 端上AI环境****4.1.1 端上虚拟机**Pitaya SDK 的核心是自研实现的端上虚拟机 - PitayaVM,为算法包和端上模型在手机端上运行提供了必要的环境。为了能够让虚拟机在端上运行,解决端上虚拟机存在的性能...
连接云-边-端,构建火山引擎边缘云网技术体系
基础设施之上是技术层。首先,网络转发平台提供EVS、EGW、TTGW三个转发平面。其中EVS是主机网络,支撑虚拟机和容器的算力资源,提供网络隔离、网络限速及安全组等能力。EGW是融合网关,边缘节点是异构的,有海量的分布式... 在边缘会有部分大容量节点及大流量场景,包括核心机房业务,我们支持P4导流网关,单机能跑3.2T流量,可以级联到不同的软件转发能力上,通过Overlay的灵活调度和封装解决网络转发在全网的灵活弹性伸缩能力。其次,集团场景...
