如何掌握pytorch
社区干货
如何用pytorch进行目标检测和跟踪
随着深度学习技术的不断发展,在图像识别领域的性能有了显著提高。不仅仅可以用来识别静态图像中的物体,还可以对视频中的物体进行实时的检测和跟踪,这里使用的是pytorch来进行模型的搭建以及物体的检测和跟踪。首先,要明确的是目标检测和跟踪的网络架构,一般会使用一个专门的检测模型来进行物体的检测,并生成检测结果,之后使用跟踪模型来进行物体位置的实时跟踪。对于检测模型,比较常用的是Faster-RCNN,它通过分类来检出图片中...
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。它包括文本分析、情感分析、命名实体识别、关键词提取等技术,用于处理和理解文本数据。模型评估和优化:构建大模型知识库是一个迭代的过程,需要不断评估和优化模型的性能。这包括使用交叉验证、调整超参数、模型融合等技术来提...
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...
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搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
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的优化性能,为PyTorch社区提供最新的Intel硬件和软件改进。更多信息,请参见IPEX。 SDXL-Turbo模型本实践使用的推理模型为SDXL-Turbo(Stable Diffusion XL Turbo),该模型是Stability AI在Stable Diffusion基于SDXL 1.0的蒸馏(...
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...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术,实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,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,我将目标锁定在Volcengine 引擎基础的自然语言处理模块。选择Volcengine引擎的...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
把握不同神经网络的结构和适用场景。比如最常用的三种神经网络结构:- 前馈神经网络- 卷积神经网络- 循环神经网络 随着技术的演进,注意力机制开始在各个领域中大放异彩。它相比于循环神经网络而言,更好的解决了长程依赖问题。而现在如火如荼的Transformer模型也是在注意力机制的基础上发展而来的。 与此同时,一定要动手使用深度学习框架来完成实践项目,比如使用深度学习框架(Tensorflow或者Pytorch)完成简单的分类或...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
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。 Gradio:快速...
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...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调度和资源要求,这就给底层基础设施带来一些挑战。#### 存储侧存储可以认为是机器学习的刚需,在存储侧面临的挑战也很大:- 高性能和扩展性:现在的硬件计算能力越来越快,读数据的吞吐需要跟上高性能的计算,对存储的要求也就非常高,比如需要单租户百 Gb/s 的...
功能总览
PyTorchDDP、BytePS、MPI 多种分布式训练框架,用户无需关心底层机器调度和运维,上传代码和填写适量的参数即可快速发起分布式训练任务。 模型管理 机器学习平台支持用户导入模型到【模型管理】模块进行托管。在机器... 用户不仅能充分掌握服务的健康状况,还能通过日志、WebShell 等功能对问题进行详细深入的排查。 SDK / 命令行 / OpenAPI 除了通过控制台页面之外,机器学习平台还封装了 Python SDK、命令行工具以及 OpenAPI,便于开发...
通过 RDMA 网络加速训练
PyTorchDDP,实际支持 PyTorchDDP / Megatron 等。基本的训练流程详见发起 PyTorchDDP 分布式训练。 MPI,实际支持 Horovod / DeepSpeed 等。基本的训练流程详见发起 MPI 分布式训练。 平台将预置如下环境变量,详见 NCCL 的环境变量说明。 如下 3 个变量的默认值不满足需求时可在训练脚本启动之前覆盖对应的值NCCL_DEBUG=${NCCL_DEBUG:-INFO}NCCL_IB_TIMEOUT=${NCCL_IB_TIMEOUT:-23}NCCL_IB_RETRY_CNT=${NCCL_IB_RETRY_CNT:-7} ...
