服务器多个用户用tensorflow
社区干货
TensorFlow简介
被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口(A...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
去了解和使用它~相信你也一定可以爱上TensorFlow!# 一、TensorFlow的简介TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。
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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 ``` ...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
自研训练框架:目前除了业界开源的 Tensorflow、Pytorch,为了满足用户的各种需求,字节也在机器学习场景进行了深入探索,自研多个训练框架用于满足用户需求;1. 拥有底层资源调度系统 YARN 和 Kubernetes:目前阶段处在 YARN 向 Kubernetes 的迁移过程中,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...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提供自有实现的算子运算结果与业界标准算子运算结果之间进行精度差异对比的工具。> 对策:精度比对工具能够帮助开发人员定位本次任务两个网络间的精度差异。准备好具腾AI处理器运行生成的dump教据与Ground Truth数据 (基于GPU/CPU运行生成的数据)后,即可进行不同算法评...
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... Server 和 Scheduler 角色的实例。在调度时,它需要 Gang 调度的能力,所有实例(或其中某一种角色的实例)要么都起来,要么都不起来。同时在训练过程中还需要网络的亲和性。例如同一个分布式训练的容器,申请到的资源能...
预置镜像列表
机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前... 用户需要按需选择镜像版本。 版本 CUDA 版本 支持的 TensorFlow 版本 tfserving:tf-cuda11.0 11.0 2.4+ tfserving:tf-cuda10.1 10.1 1.14、1.15、2.0、2.2、2.3 Triton Inference ServerTriton Inference Server 是...
EMR 1.2.0版本说明
Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本组件 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集群 TensorFlow集群 Flume 1.9.0 1.9.0 1.9.0 - - - - ... Server 支持兼容Hive 客户端访问Ksana。 支持SparkSQL跨队列提交作业、细粒度作业资源隔离、动态资源分配和引擎预热。 支持集成Hue工具。 支持OpenLDAP和Ranger的用户身份认证和权限控制。 支持读取TOS Hadoo...
功能总览
资源组 机器学习平台提供【资源组】用于购买和管理资源,用户(通常是运维工程师或者负责资源购买及管理的人员)可以通过 包年包月 的方式以高性价比批量购买资源(如:10 台 Tesla-A100 的服务器),并将这部分资源池化为... 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、BytePS、MPI 多种分布式训练...
部署模型服务
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... 使用整数表示。取值范围:0MB ~ 128GB。 注意 如果模型服务在 CPU 或内存方面超过限额,容器将会被终止。 高级配置 动态批处理 设置是否开启动态批处理功能。该功能让模型服务器得以将多个推理请求组合,动态地生成...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。## 分析迁移- X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,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... 是指与昇腾AI处理器所在硬件设备相连接的x86_64服务器、aarch64服务器或者WindowsPC,利用昇腾AI处理器提供的NN(Neural-Network)计算能力完成业务。如上图中的开发平台层。`Device`:是指安装了昇腾AI处理器的硬件...
