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x.mmpytorch

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

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使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文

(https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?p=9)总结而来,视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。​   本次内容用到的数据集是[CIFAR10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html),使用这个数据的原因是这个数据比较轻量,基本上所有的电脑都可以跑。CIFAR10数据集里是一些32X32大小的图片,...

【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。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框架下ResNet系列和BiT系列的模型)。## 调试调优> Profiling性能分析- Profiling支持集群场景性能数据展示(Analysis Summary界面新增集群场景解析结果、新增C...

探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f79dfd657efc42d0ab7d78e33a951d86~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185240&x-signature=dGDyQcbvq2ZmQrIX40rrRncbezQ%3D)除了参数量巨大的模型外,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...

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*... (https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e43c3e5f5d7b42799c064a2befb907ae~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185290&x-signature=2C4cfHyFrulKrlDJNx2XNto1...

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x.mmpytorch-优选内容

使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
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通过工作流串联训练与评测任务
该工作流使用PytorchDDP框架拉起一个多机GPU训练任务,并在训练结束将模型文件存储到TOS。然后拉起一个单机CPU任务,读取训练好的模型文件,在测试数据集上进行模型效果的评估。 开发训练与评估代码 假设用户已在开发... self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) ...
GPU实例部署PyTorch
本文将介绍GPU实例部署PyTorch,从GPU驱动开始彻底解决版本不匹配问题。 实验介绍CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。PyTorch是一个开源... 下载并安装CUDA工具包 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.0/local_installers/cuda_11.6.0_510.39.01_linux.runsudo sh cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run配置环境变量 vim ~/.bashrce...
模型的性能评估及优化
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... 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 Tesla-T4 和 Telsa...

x.mmpytorch-相关内容

VirtualBox制作ubuntu14镜像

PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 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。本文从GPU驱动开始从头彻底解决版本不匹配问题。 关于实验级别:初级 相关产品:云服务器镜像,TOS桶 受众:通用 操作系统:Windouws10 软件版本:VirtualBox6.1 操作步骤步骤一:安装VirtualBox下载安装包https://www.virtualbox.org/ 选择Downloa...

探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f79dfd657efc42d0ab7d78e33a951d86~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185240&x-signature=dGDyQcbvq2ZmQrIX40rrRncbezQ%3D)除了参数量巨大的模型外,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...

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搭建SDXL-Turbo模型文生图推理

结合新一代硬件AI加速指令AMX-BF16(Intel Advanced Matrix Extensions)以及基于其上的IPEX框架优化,实现了系统级优化方案来加速SDXL-Turbo模型的文生图推理速度。 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...

加速3.47倍!火山引擎助力AIGC突破性能瓶颈

PyTorch推理速度的3.47倍,运行时GPU显存占用量降低60%。在客户AI视频创作的AIGC推理业务实践中,火山引擎高性能算子库搭载客户的推理模型帮助其推理性能提升一倍,GPU资源使用量减少一半,可为客户节省50%成本。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a52ee88d8d96459dbcd44bc71fe06d3b~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185301&x-signature=sgMgkS9ivk...

得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践

是把pytorch / tensorflow等模型先转成*onnx*格式,然后再将*onnx*格式转成TensorRT(*trt*)格式进行优化,如下图所示:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/87f403f887bc4a9abf3b467c77c1907c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185237&x-signature=Xq1%2FHSvje%2FTpztSosGFPHTSLsR0%3D)TensorRT所做的工作主要在两个时期,一个是网络构建期,另外一个是模...

保姆级人工智能学习成长路径|社区征文

(https://wizardforcel.gitbooks.io/a-byte-of-python/content/)和[Python官方教程](https://docs.python.org/3/tutorial/index.html),前者比较适合完全零基础的同学,后者更适合具有了一定基础的初学者。之所以推荐官方教程,是因为官网教程和论文都是最权威的一手资料。  为了帮助初学者更快的入门,特意将几大学习重点列举如下,从而方便初学者学习:1. Python基础语法(如基本类型、选择循环等语句等)1. Python编程规范1...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](ht... 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...

大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f356e262044e781fa8696ba0014ed~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185263&x-signature=TzgGXRKRB... 导入PyTorch和Hugging Face的Transformers库,并加载预训练的BERT模型和tokenizer。```pythonmodel_name = "bert-base-uncased"tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertForTokenCl...

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