怎么配置pytorch
社区干货
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
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新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpor... 专家系统工具自有知识库配置新增支持Python App工程。> AI Core Error分析工具- AI Core Error分析工具增加remote run配置模式。> Beta特性AutoML工具- HPO任务支持fully_train,并在可视化任务界面查看f...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
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,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。 **将算法工程师从此类繁重的底层细节中解脱出来、更多地关注到算法层面,即为*... 数据输入用于描述如何把数据提供给训练器。- 容错策略用于描述遇到错误时,Primus 需要进行的操作。Primus Client 通过根据用户的配置,向 YARN 或 Kubernetes 集群提交 Primus Application Master(之后简称...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 任务运行到前面debug配置后暂停3. 进入调试命令行交互模式后,- 3.1 输入run命令,训练会往下执行一个step- 3.2 执行```lt >tensor name```将所有tensor的名称暂存到文件里,在另一个窗口,在Linux命令下执行下述...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
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,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。**将算法工程师从此类繁重的底层细节中解脱出来、更多地关注到算法层面,即为** **... Primus Client 通过根据用户的配置,向 YARN 或 Kubernetes 集群提交 Primus Application Master(之后简称 AM)用于管理 Primus 作业集群的运行。2. **执行阶段**当作业提交到集群后,AM 会根据用户的配置向 Re...
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VirtualBox制作ubuntu14镜像
实验介绍CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 Pytorch使... 配置VirtualBox的环境变量。a. 在“开始”处,查找“高级系统设置”,选择打开进入页面b. 点击“环境变量”c. 双击“PATH”d. 点击“新建”,输入“C:\Program Files\Oracle\VirtualBox”,点击“确定” 步骤二:虚拟机...
搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
本文主要介绍如何在云服务器实例中部署Stable Diffusion XL Turbo模型,并使用CPU加速文生图推理。 功能特色本实践使用了火山引擎第3代云服务器通用型g3i,该规格实例采用火山引擎自研最新DPU架构并搭载了第5代英特尔... 背景信息IPEXIntel® Extension for PyTorch(IPEX)是由Intel开源并维护的一个PyTorch扩展库,大幅度提升了使用PyTorch在Intel处理器上运行AI应用,尤其是深度学习应用的性能。Intel正不断为PyTorch贡献IPEX的优化性...
创建自定义模型
本文介绍了如何通过边缘智能控制台创建自定义推理模型。 概述除了使用边缘智能提供的官方模型,您也可以创建自定义模型。边缘智能允许创建以下几类自定义模型: 单模型:基于特定推理框架的算法模型。支持的推理框架包括:TensorRT、ONNX、TensorFlow、OpenVINO、Pytorch、ByteNN、PaddlePaddle。更多信息,请参见支持的框架。 模型组合:将多个单模型组装在一起,实现更加复杂的功能。模模型组合是指将一个或多个模型以管道的形式组合在...
部署模型服务
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 一体机指令集架构要求 一体机协处理器要求 ONNX x86/amd64、arm CPU、GPU TensorRT x86/amd64、arm GPU PyTorch x86/amd64、arm CPU、GPU TensorFlow ...
发起 BytePS 分布式训练
BytePS 是一种自研的分布式训练通信框架,目前已经在GitHub上开源。主要特点如下: 同时支持 TF、PyTorch 以及 MXNet 三个计算框架。 高性能:对于通信密集型任务,性能显著超越同等条件下的 Horovod、PyTorch DDP。 目前落地场景包括 BERT、GAN 等大规模训练。 基本流程 用户在【自定义训练】模块创建一个训练任务时选择实例配置为 BytePS,按需配置各种训练角色并提交任务表单进入任务创建环节。有如下几种训练角色:server:管理参数...
模型的性能评估及优化
当用户想充分了解某个模型的推理效率时,【模型管理】提供了相应的性能评估功能,支持对格式为 SavedModel、TorchScript 的模型进行全面的耗时评估并且能给出对应的模型优化建议。 相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置。 存在未结束的评估任务时无法发起新...
导入模型
机器学习平台支持用户从本地或者对象存储(TOS)将模型注册到【模型仓库】模块下,每个模型允许包含多个版本。 相关概念 模型管理(模型仓库) Tensor 配置 对象存储(TOS) 创建新模型 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中... PyTorch、XGBoost 等多种框架和版本。 上传文件 * 支持通过上传本地文件(即将上线)或者选择 TOS 中包含模型的目录。 必填 。 * 由于模型文件将上传至对象存储(TOS),请参考开通相关服务一键授予机器学习平台访问...
任务管理
批量计算任务对应 Kubernetes 中的 Job,配置与 VKE 中常规的任务基本相同。与 VKE 常规任务不同的是,批量计算中通过将任务提交到指定的队列来使用批量计算能力。本文主要介绍批量计算任务的创建、查看、管理等方法。 说明 该功能目前处于 公测 阶段。 使用限制暂不支持使用 mGPU 多卡共享能力。 当前支持 Kubernetes Job、MPI Job、PyTorch Job 类型的任务。 前提条件已安装批量计算套件的 batch-queue-controller 和 batch-nod...
针对算法工程师的快速入门
下载的数据和配置环境等。以下教程展示了如何利用 开发机 完成 单机单卡 或者 单机多卡 的训练,更多的内容详见创建开发机、使用 WebIDE 开发代码。 以子账号登录机器学习平台,在左侧导航栏选择【开发机】,点击【创建开发机】。进入创建页面后依次完成基础配置、环境配置、访问配置和共享文件系统挂载的填写。 在环境配置板块,选择预置镜像 pytorch:1.12.1, 选择前文中创建的队列。 根据队列中实际包含的资源情况选择一个计算规格...
