tensorflow简单案例
社区干货
TensorFlow白屏监控应用实战
# 背景这里先简单介绍一下白屏监控实现方式,在进入webview后,由客户端对webview进行截屏随后上传图片到 OSS,并进行埋点。在flink层消费埋点数据,获取图片,对图片判定结果(白屏,非白屏)进行落库。最开始的判断... TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用...
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
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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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...
快速开始
进一步了解 Primus 如何协同 TensorFlow 进行一个分布式的模型训练任务。 1 准备工作 如果您是第一次使用 EMR DataScience 集群,首先需要做一些准备动作!因为以下的范例都是通过 Yarn 使用者操作的,您必须配置 Yarn 使用者的 HDFS 的读写权限。这个部分的配置,您可以透过使用 EMR 里的 Ranger 组件来完成,详细步骤可以参考以下的截图。 1.1 进入 Ranger UI集群的访问链接中需要为 ECS 实例绑定弹性公网 IP,公网操作详见绑定公网I...
模型的性能评估及优化
当用户想充分了解某个模型的推理效率时,【模型管理】提供了相应的性能评估功能,支持对格式为 SavedModel、TorchScript 的模型进行全面的耗时评估并且能给出对应的模型优化建议。 相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 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...
新功能发布记录
全量发布 管理节点组 自定义模型支持 TensorFlow-LLM 框架及配置优化 边缘推理 为了兼容 LLM 大模型管理,自定义模型新支持 TensorFlow-LLM 框架;此外,模型配置中新增了以下 Tensor 配置项:”不规则处理“、... 全量发布 绑定一体机 支持批量删除设备实例 设备管理 在设备实例页面和设备接入下的设备实例列表中,可以批量删除设备实例。 全量发布 批量删除设备实例 支持查看设备驱动运行日志 设备管理 在设备接入页...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
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、噪声数据干扰人工智能研判结果;算法安全,如难以保证算法的正确性,对抗样本、自动驾驶中的安全事故等;模型安全,如模型窃取或者模型污染,从而植入后门。人工智能衍生安全主要指由于AI本身的缺陷或者脆弱性给其他领域带来安全问题,比如人工智能应用于黑产。# 2. AI安全应用 目前,人工智能与网络安全结合的案例逐渐增多。 在恶意软...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,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...
部署模型服务
GPU TensorFlow x86/amd64、arm CPU、GPU OpenVINO x86/amd64 CPU、GPU Bytenn x86/amd64、arm CPU、GPU PaddlePaddle x86/amd64 CPU、GPU 前提条件您已经为项目绑定了一体机。相关操作,请参见绑定一... 部署实例 为每个子模型分别配置以下参数: 说明 当 模型 是 Ensemble 以外的类型时,子模型有一个;当 模型 是 Ensemble 类型时,有多个子模型。更多信息,请参见创建自定义模型。 CPU实例数:表示预期在 CPU 上水平...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
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。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框... 简单来讲,`MindX SDK`可以视为`AscendCL`的封装版,进一步简化开发。而`AscendCL`是对昇腾AI处理器通用的开发语言,更接近硬件底层。这里我们介绍`MindX SDK`。## MindX SDK### 前提说明- MindX SDK当前适用于...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
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... # 实例化 tokenizer 和模型tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)# 定义损失函数和优化...
