p-relupytorch
社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
(https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # 写在前面 前段时间在Git上下载了yolov5的代码,经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b1a1cc2ea2324851a3344c0293260cc8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666847&x-signature=MlGQHgTEK... batch normalization和leaky relu操作;CSP代表跨阶段局部网络CSPNet;SPP代表空间金字塔池化;concat代表沿通道方向堆叠feature map;紫色的conv代表1×1卷积操作。,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...
大规模流量下的云边端一体化流量调度体系
**-01-****大规模流量场景的挑战**结合实际处理线上大规模流量的经验,我们提出对未来的一些展望。***首先在资源层面,当前我们源站接入正在向更加复杂的pop...
特惠活动
p-relupytorch-优选内容
p-relupytorch-相关内容
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
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...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
{PATH}"ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractiveENV TZ=Europe/MoscowRUN apt-get update && apt-get install -y git ffmpeg libsm6 libxext6 wget && \ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && \ mkdir /root/.conda && \ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b && \ rm -f Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh#RUN conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
监督学习:训练的数据集全部都有标签,根据标签的特点 监督学习可以分为两类问题:回归和分类,回归问题的标签是连续的数值,比如预测房价、股市等,分类问题的标签是离散的数值,比如人脸识别、判断是否正确等,判断两款运营策略哪种更有效。分类算法:逻辑回归、决策树分类、SVM分类、贝叶斯分类、...
针对算法工程师的快速入门
{repleace_with_your_bucket_name}/datasets/cifar/cifar-10-batches-py 机器学习平台支持将 TOS 挂载为 POSIX 接口的文件目录,用户能够像访问本地磁盘文件一样访问 TOS Bucket 中的文件,具体的原理和使用限制请参考训练代码如何访问 TOS。 准备镜像 平台支持的镜像来源一共有 3 种,这 3 种均可以在后文中介绍的【开发机】、【自定义训练】模块中使用。具体如下: 预置镜像:机器学习平台预置了 TensorFlow、PyTorch 等框架主流版...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、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...
招聘|字节跳动云原生计算团队,期待你的加入
### **大数据产品专家 - 商业化(生态及解决方案方向)****职位描述**1. 大数据产品标杆行业客户 POC,典型场景或解决方案沉淀,确保重点合作项目的拆解和落地,推进项目实施以及解决方案可复制; 2. 整合外部生态... 3. 对 Ray 有深入研究或者实践经验,对 Hadoop MapReduce/Spark/Flink 等开源计算框架有深入研究或有实践经验,对 TensorFlow/PyTorch/MXNet 等开源深度学习框架有深入研究或有实践经验优先。**工作地点**:杭州 【...
实例选型最佳实践
pcpni2 A100/80GB 推荐 支持 推荐 不支持 不支持 高性能计算GPU型ebmhpchfpni2 A100/80GB 推荐 支持 推荐 不支持 不支持 高性能计算GPU型ebmhpcpni2l A800/80GB 推荐 支持 推荐 不支持 不支持 高性能计算GPU型hpcpni2 A100/80GB 推荐 支持 推荐 不支持 不支持 高性能计算GPU型hpcg1ve V100/32GB 推荐 推荐 推荐 支持 支持 常见业务场景选型推荐业务场景 常用软件 推荐实例规格 深度学习 MXNet、TensorFlow、PyTorch GPU计算型...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ ## bioconda conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ ## menpo conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ ## pytorch conda config --add channels https://mirrors.tu...
如何在火山引擎云上部署 Stable Diffusion
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666880&x-signature=McUpoXtbdKzV5IcyjX0PSy058cc%3D)2. 开通 TOS 并创建桶,将 CompVis/stable-diffusion-v1-4 相关文件(包括模型)上传到 TOS。stable-diffusion-v1-4 下载可以参考 Huggingface(需要注册账号获取 token)提供到下载接口进行下载:huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.14.1/guides/download```pip install --upgrade diffuserspip install transformers#安装pytorch,根...
