与tensorflow
社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
mster:用来与客户端交互,并进行调度的。- worker process:工作节点,每个worker process可以访问一道多个device- device:TF的计算核心,执行计算。- Tf的实现分为单机实现,分布式实现。## 3.TensorFlow与Python区别下面是Python与TensorFlow的编程思路对比,来实现简单的一些计算:**在pytho...
TensorFlow简介
TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlo...
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
# 实验说明本实验基于火山引擎容器服务VKE进行,其中涉及到其他产品,如托管Prometheus进行监控,需要前置创建好VMP的workspace,使用TOS(后续实验考虑替换为vePFS)存储数据集,也需要提前创建好TOS Bucket。本示例将训练一个神经网络模型,对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。本实验将介绍如何在容器服务VKE中运行TensorFlow,并查看GPU监控情况。# Task 1:配置对象存储TOS1. 配置对象存储TOS。
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与tensorflow-优选内容
与tensorflow-相关内容
发起 TensorFlowPS 分布式训练
模块创建一个训练任务时选择实例配置为 TensorFlow PS,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:ps:管理参数的存储和更新的参数服务器。实例数量必须 >= 1。 worker:执行训练任务的工作进程。在没有 chief 时,worker 的实例数量必须 >= 1。 chief:相当于 worker0,除了执行训练任务之外还负责保存 checkpoint 或日志。在没有 worker 时,chief 的实例数量必须 >= 1。 evaluator:执行评估任务。按需...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、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...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
提升用户体验和转化率。作为该项目的成员之一,我参与到了以下几个方面的工作:- 数据采集:通过爬虫、接口、API 等方式,从多个渠道获取用户行为、商品属性、评价反馈等多维度的数据,并进行清洗、整合、标准化等预处理。- 数据分析:通过 Spark、Hadoop 等分布式计算框架,对海量数据进行实时或离线的分析处理,提取用户画像、商品特征、评价情感等有价值的信息,并进行可视化展示。- 数据建模:通过 TensorFlow、PyTorch 等深...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
大数据和人工智能得到迅猛发展,并持续赋能各行各业。其中,AI在安全行业的体现主要表现为三方面:人工智能应用于安全行业;人工智能内生安全;人工智能衍生安全。其中人工智能应用于安全行业如利用人工智能技术识别恶意代码、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...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
天然支持 Flink 和 Spark 引擎进行数据分析和 ETL 数据处理,同时还支持多种训练框架,包括我们团队近期开源的分布式训练调度框架 Primus,以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练框架。第二层即猛犸湖的**核心层**。对外为用户提供了 SDK 自助和元数据服务,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任务。值得一提的是,该层引入了基于 Arrow 的高速向量化读时合并引擎,能够高效合并数据...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,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...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
天然支持 Flink 和 Spark 引擎进行数据分析和 ETL 数据处理,同时还支持多种训练框架,包括我们团队近期开源的分布式训练调度框架 Primus,以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练框架。第二层即猛犸湖的 **核心层** 。对外为用户提供了 SDK 自助和元数据服务,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任务。值得一提的是,该层引入了基于 Arrow 的高速向量化读时合并引擎,能够高效合...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,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...
深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文
内容过滤和深度学习模型。我们选择了一个基于深度学习的神经网络模型,因为它在处理复杂的用户-商品关系上表现出色。- **模型训练**```# 代码示例:神经网络模型训练from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers# 构建神经网络模型model = keras.Sequential([ layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(num_features,)), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Den...
