![全力以赴 步履不停.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/70a9d046587f408bb7b65156e668cef5~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?) > `前言:` “Hello,大家好我叫是Dream呀!” 不知不觉,这句话已经陪伴了我一年多了。也许你是第一次听,但这并没有关系,因为时间无言,相遇即缘!😜 # 写在前面 2020年10月08日,我正式接��
# 实验说明 本实验基于火山引擎容器服务VKE进行,其中涉及到其他产品,如托管Prometheus进行监控,需要前置创建好VMP的workspace,使用TOS(后续实验考虑替换为vePFS)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
>作者:火山引擎AML团队 ## 模型训练痛点 关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。 ![1280X1280.PNG](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a1786bfc62944f8cbf19957c30503366~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?) 可以��
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF 恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七�
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若干个队列。在不同的队列中处理不同业务的工作负载,在资源组到期之前�
【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
本文描述了如何通过边缘智能控制台部署模型服务。您可以在一体机上部署边缘智能的官方模型、您创建的自定义模型。 背景信息不同框架的模型对一体机指令集架构、协处理器类型有不同的要求。具体如下表所示。在部署模型服务前,请确保您的一体机与要部署的模型是兼容的。 模型框架 一体机指�
>作者:火山引擎AML团队 ## 模型训练痛点 关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。 ![1280X1280.PNG](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a1786bfc62944f8cbf19957c30503366~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?) 可以��
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF 恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七�
# 背景 这里先简单介绍一下白屏监控实现方式,在进入webview后,由客户端对webview进行截屏随后上传图片到 OSS,并进行埋点。 在flink层消费埋点数据,获取图片,对图片判定结果(白屏,非白屏)进行落库。 最开始的判断方式是对图片像素点进行遍历,看是否有纯色区域占比大于90%,有的话就认为是白�
点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/088f135c08444b698de3941f6dd41a04~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407643&x-signature=YgsCRAUVHz1DcLmqEbvVxCVZY6I%3D) 本文主要介绍了火山引擎云原生机器学习平台在高性能计算和存储的规
本文将介绍在GPU实例上部署NGC环境。 实验介绍:本教程向大家介绍,如何在GPU实例上部署NGC环境。NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习生态系统,可以使开发者免费访问深度学习软件堆栈,建立合适深度学习的开发环境。在实验正式开始之前,请先完成以下准备工作: 购买Linux GPU实例。具体�
当前 AI 算法蓬勃发展,但在开源的代码中,基本都是处理图片,原生支持处理视频的算法寥寥无几。究其原因,相比图片的处理,视频的处理不仅需要考虑封装格式的处理(如 MP4、HLS、MKV 等),还要考虑编码格式的处理(如 H264、H265、AV1、VP9 等),这是都是算法开发人员不得不面对的一个障碍。 FFmp