提高pytorch精度
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... 使用pytorch搭建这样一个高性能的模型,可以极大的提升实时的检测和跟踪的精准性,pytorch本身也有很多内置的网络参数,用户可以控制参数,调整模型以获得最佳的识别效果,用pytorch实现目标检测和跟踪可以使算法的效果...
【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... 精度对比这是一个需要时间、精力和经验的操作,要充分利用好MindStudio工具,或查文档,或提问,可大大降低我们的工作量,提高效率。但是不得不说,这是需要一定经验的,还是要多看多学习,多试多问啊。
【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... 精度比对工具新增支持新增npy与npy文件之间的精度比对功能。- 精度比对工具新增支持dump数据文件转换为npy数据文件功能。- 精度比对工具整网比对结果新增Show Model功能、散点分布图字段说明增加点击联动高亮...
GPU推理服务性能优化之路
使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,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CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,实战...
特惠活动
提高pytorch精度-优选内容
提高pytorch精度-相关内容
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*... 单次训练总数据量从TB级提升到了PB级,训练准备时间由几十分钟降低到秒级。 # 分布式训练调度框架 PrimusPrimus 是一个通用的分布式训练调度框架,管理了机器学习训练框架(如 Tensorflow、Pytorch)的生命周期...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
得到10倍QPS提升线上某个基于Resnet的分类模型,对精度损失可以接受误差在0.001(误差定义:median,atol,rtol)范围内。因此我们对该推理服务进行了3项性能优化:1. 使用*kubeai-inference-framework*统一框架,对CPU进程和GPU进程进行分离改造。2. 对模型转ONNX后,转TensorRT。3. 开启FP16模式,并使用自研工具定位到中间出现精度损失的算子,把这些算子标记为FP32。经过以上优化,最终得到了10倍QPS的提升(与原来Pytorch直接推理...
模型的性能评估及优化
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的评估任务。 操作步骤 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型服务... 精度为 Float。 输入图片的宽高为 299 x 299,通道数为 3 的 RGB 图片,而且想要评估的 Batch Size 范围是 1 ~ 3,所以 Input Tensor 的最小尺寸设置为 [1,299,299,3],最大尺寸设置为 [3,299,299,3]。 因为要想在 Tes...
GPU-部署Baichuan大语言模型
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,请严格关注以上软件的版本匹配情况。 使用说明下载本文所需软件需要访问国外网站,建议您增加网络代理(例如FlexGW)以提高访问速度。您也可以将所需软件下载到本地,参考本地数据上传到GPU实例中。 操作步骤步骤一:创建GPU计算型实例请参考通过向导购买实例创建一台符合以下条件的实例: 基础配置:计算规格:ecs.gni2.3xlarge...
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... 从而提高集群的利用率,保证每个客户的申请率可接近 100%。平台提供的资源包括虚拟机资源、裸金属资源。有的资源之间需要一些亲和性,有的资源就是单独的任务。除了正常的训练资源,还有一些开发机的资源。因为开发...
导入模型
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用户 TOS 的权限。 Tensor 配置 * 模型的输入输出配置。选填。 * Tensor 配置主要描述的是模型输入和输出张量的名称、精度、尺寸。 * 除 TensorFlow 之外其它框架的模型想要部署成在线服务均需要填写 Tensor 配置。...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
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:快速构建机器学习Web展示页面的开源Python库。本文以3.43.2为例。 使用说明下载本文所需软件需要访问国外网站,建议您增加网络代理(例如FlexGW)以提高访问速度。您也可以将所需软件下载到本地,参考本地数据...
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** **... 训练性能提升3倍,单次训练总数据量从TB级提升到了PB级,训练准备时间由几十分钟降低到秒级。分布式训练调度框架 Primus================Primus 是一个通用的分布式训练调度框架,管理了机器学习训练框架(如 T...
