自监督pytorch
社区干货
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** **解决的问题。** # 日均作业百万核的字节跳动实践经过字节跳动在不断实践中调整打磨的 Primus,拥有以下能力支撑业务需求:1. 自研训练框架:目前除了业界开源的 Tensorflow、Pytorch,为了满足...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言处理(NLP):NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分... 这可以通过自动化的方法,如基于规则或机器学习的实体关系抽取,以及人工审核和编辑来完成。可能遇到的瓶颈问题:自动化抽取的准确性:可以使用监督学习或半监督学习方法,通过标注的训练数据来训练模型,提高自动化抽...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,... 建筑设施维保工单自动分类、建筑运维知识图谱的自动构建、NLP+OCR技术融合形成多模态环境下的建筑数据自动采集上都有着应用场景的需求。从技术上,基于NLP的无监督、半监督、有监督的深度学习,Bert神经网络,图神经网...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
自动化漏洞扫描、自动化构建鱼叉钓鱼邮件、锁定目标、生成高逼真度的假视频等。人工智能内生安全主要包括:框架安全,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪声数... 还可以利用无监督的方法区分网络或者用户的状态,识别正常和攻击行为,并加以阻止。 在数据识别与保护场景中,可通过机器学习自动识别可疑的行为,如删除、访问数据库、移动等,从而及时采取防御或者处置措施,以防...
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搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
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®至强®可扩展处理器(Emerald Rapids,EMR),结合新一代硬件AI加速指令AMX-BF16(Intel Advanced Matrix Extensions)以及基于其上的IPEX框架优化,实现了系统级优化方案来加速SDXL-Turbo模型的文生图推理速度。 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...
【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...
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 ...
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。本文从GPU驱动开始从头彻底解决版本不匹配问题。 关于实验级别:初级 相关产品:云服务器镜像,TOS桶 受众:通用 操作系...
通过工作流串联训练与评测任务
概述 机器学习平台工作流模块支持用户编排多个自定义任务。用户可以使用工作流串联模型训练与模型评估任务,并为每个任务提供不同的计算规格,在一次工作流任务中灵活完成训练与评估任务。本文介绍一个简单的训练+评估工作流demo。该工作流使用PytorchDDP框架拉起一个多机GPU训练任务,并在训练结束将模型文件存储到TOS。然后拉起一个单机CPU任务,读取训练好的模型文件,在测试数据集上进行模型效果的评估。 开发训练与评估代码 假设...
发起单机 / 分布式训练任务
【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,拥有 >= 1 个预付费队列的使用权限。 操作步骤 平台支持通过控制台(Web 页面)和命令行工具发起训练任务,下文将分别介绍两种...
GPU推理服务性能优化之路
我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如C... 即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。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 解决的问题。******日均作业百万核的字节跳动实践**经过字节跳动在不断实践中调整打磨的 Primus,拥有以下能力支撑业务需求: 1. 自研训练框架:目前除了业界开源的 Tensorflow、Pyto...
