python与pytorch
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离,2.使用TensorRT对模型进行加速,使得... 即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4b76dc05583547208b2fa2547506881c~tplv-tldd...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以自己来构建一些模型来进行训练。如果你也发现自己只知道在Git上克隆别人的代码,但是自己对程序的结构不了解,那么下面的... ```python#1、准备数据集train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=Ture)test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("....
如何解决下载Pytorch速度慢且出现read timeout报错的问题
## 问题描述执行以下pytorch下载命令,无法顺利完成下载,且下载速度慢并且出现`Read Timeout`报错。```Bashpip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 ```## 问题分析1. 国内地址下载国外网站资源出现下载速度慢或`Read Timeout`均属正常情况。2. 可通过代理或更换镜像源操作来避免或解决该问题。## 问题解决### 更换资源下载镜像源1. 执行以下命令。...
探索数据世界之门:Python爬虫与数据抓取技术
引言:随着互联网的迅速发展,数据已经成为了现代社会中最宝贵的资源之一。而要获取这些数据,我们需要面对海量的信息、各式各样的网站和应用程序。在这个过程中,Python爬虫与数据抓取技术无疑成为了我们的得力助手。 Python爬虫的原理 Python爬虫是一种自动化程序,通过模拟人类浏览器行为,从互联网上获取数据的技术。其原理主要包括以下几个步骤: a) 发送HTTP请求:爬虫程序通过发送HTTP请求来获取网页内容。 b) 解析HTML:获...
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GPU推理服务性能优化之路
需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离,2.使用TensorRT对模型进行加速,使得... 即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4b76dc05583547208b2fa2547506881c~tplv-tldd...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以自己来构建一些模型来进行训练。如果你也发现自己只知道在Git上克隆别人的代码,但是自己对程序的结构不了解,那么下面的... ```python#1、准备数据集train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=Ture)test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("....
发起 PyTorchDDP 分布式训练
PyTorch DistributedDataParallel(DDP)是一种数据并行的分布式训练方法。通过 DDP 创建多个进程进行模型训练,通过 ring-all-reduce 的方法做进程通讯,完成梯度的交换及参数更新。 基本流程 用户在【自定义训练】模... 使用如下命令启动 DDP 分布式训练任务: python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node <单个实例上的进程数> --master_addr $MLP_WORKER_0_HOST --node_rank $MLP_ROLE_INDEX --master_port $MLP_WORKER_...
如何解决下载Pytorch速度慢且出现read timeout报错的问题
## 问题描述执行以下pytorch下载命令,无法顺利完成下载,且下载速度慢并且出现`Read Timeout`报错。```Bashpip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 ```## 问题分析1. 国内地址下载国外网站资源出现下载速度慢或`Read Timeout`均属正常情况。2. 可通过代理或更换镜像源操作来避免或解决该问题。## 问题解决### 更换资源下载镜像源1. 执行以下命令。...
发起 BytePS 分布式训练
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:管理参数的存储和更新。 worker:执行训练任务。 scheduler:负责 server 和 worker 之间的通信。 任务提...
创建自定义模型
特殊字符不能用在开头和结尾,也不能连续使用。 框架 N/A 选择模型的类别或框架。可选项: 推理模型:TensorRT、ONNX、TensorFlow、OpenVINO、Pytorch、Python、PaddlePaddle、TensorFlow-LLM 模型组合:Ensemble 模型组合的后处理脚本:Python 模型分类 N/A 选择模型的用途。可选项:图像分类、物体检测、图像分割、语义分割、姿态估计、大模型、其他。 描述 N/A 为模型添加描述。允许使用任意字符。长度不超过 128 个字符。...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
Diffusers已经支持SDXL 1.0的base和refiner模型,可生成1024 × 1024分辨率的图片。 软件要求GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.0为例。Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注虚拟环境中CUDA与Pytorch的版本匹配情况。 Anaconda:获取包且对...
探索数据世界之门:Python爬虫与数据抓取技术
引言:随着互联网的迅速发展,数据已经成为了现代社会中最宝贵的资源之一。而要获取这些数据,我们需要面对海量的信息、各式各样的网站和应用程序。在这个过程中,Python爬虫与数据抓取技术无疑成为了我们的得力助手。 Python爬虫的原理 Python爬虫是一种自动化程序,通过模拟人类浏览器行为,从互联网上获取数据的技术。其原理主要包括以下几个步骤: a) 发送HTTP请求:爬虫程序通过发送HTTP请求来获取网页内容。 b) 解析HTML:获...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
文本生成和机器翻译等任务。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.10为例。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注以...
