pytorch与keras哪个快
社区干货
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...
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...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
直接在本地进行边缘计算和推理。这里开发了一个安卓app,底层是腾讯的优图实验室针对手机移动端的高性能神经网络前向计算框架,叫做NCNN。在pytorch上训练了yolov5的基准模型,即获得了一个.pt格式的文件,通过NCNN呢把它转成NCNN的格式,然后在java native inteface中使用c++接口,对接这个NCNN的模型文件到安卓手机的应用程序中,再用安卓内置的canvas绘制预测框,就做成了一款安卓的手机应用。# ending看到这里也许小伙伴们会问,既...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
下面我们就来使用Pytorch来实现一个RNN网络,让大家对其有一个更加清晰的认识。🥂🥂🥂这部分的思路是这样的,我先给大家调用一下官方封装好的RNN模型,展示模型输入输出的结果;然后再手撸一个RNN函数,来验证其结果是... > class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer):> > def __init__(self, embedding_dimension, num_heads, feed_forward_dimension, dropout_rate=0.1):> super(TransformerBlock, self).__init...
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直接在本地进行边缘计算和推理。这里开发了一个安卓app,底层是腾讯的优图实验室针对手机移动端的高性能神经网络前向计算框架,叫做NCNN。在pytorch上训练了yolov5的基准模型,即获得了一个.pt格式的文件,通过NCNN呢把它转成NCNN的格式,然后在java native inteface中使用c++接口,对接这个NCNN的模型文件到安卓手机的应用程序中,再用安卓内置的canvas绘制预测框,就做成了一款安卓的手机应用。# ending看到这里也许小伙伴们会问,既...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
下面我们就来使用Pytorch来实现一个RNN网络,让大家对其有一个更加清晰的认识。🥂🥂🥂这部分的思路是这样的,我先给大家调用一下官方封装好的RNN模型,展示模型输入输出的结果;然后再手撸一个RNN函数,来验证其结果是... > class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer):> > def __init__(self, embedding_dimension, num_heads, feed_forward_dimension, dropout_rate=0.1):> super(TransformerBlock, self).__init...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ ``` 6. 设置SSL认证方式为false,确保后续创建conda虚拟环境时从镜像源能成功安装组件。 ``` conda config --set ssl_verify false ``` 7. 输入 conda config --show channels查看镜像源是否添加成功 #输入数...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
经过调研和验证,我们将现有pth格式模型通过转成TensorRT格式,并开启FP16,在推理阶段取得了更好的QPS提升,最高可到10倍提升。TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理服务部署在实际的生产环境中,并提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。业内最常用的TensorRT优化流程,是把pytorch / tensorflow等模型先转成*onnx*格式,然后再将*onnx*格式转成Te...
新功能发布记录
PyTorch Job 【邀测】批量计算套件集成队列管理任务类型,除了支持 Kubernetes 原生 Job 之外扩展支持 MPI Job、PyTorch Job,从而能够支持更多业务场景。 华北 2 (北京) 2024-01-16 任务管理 应用模板 华南 1 (广州) 2024-01-16 华东 2 (上海) 2024-01-12 批量计算套件队列支持配置 Pod 数量配额 【邀测】批量计算套件队列支持设置 Pod 数量配额限制,能够限制队列中运行任务对应的 Pod 总数,补充了计算资源之外的限制能力。进一步...
推荐系统基础结构总结 | 社区征文
可以分为离线训练和在线更新两部分。另外推荐系统还包括,离线评估和线上A/B测试等多种评估模块。下面分模型训练、线上服务两部分来简单介绍下所采用的技术#### 模型训练模型训练就是主要是算法的选择及训练,其中会涉及到计算框架的选择,当前模型越来越复杂,所需要的算力要求也越高,通常会采用分布式计算框架比如Spark、tensorflow、pytorch等。现在各大公司普通采用的深度学习模型,能够应对复杂的模型结构、具有比较强的数...
一次不算太好的 E3PO 项目体验 | 社区征文
> pytorch 比较大,安装起来也比较复杂,建议去百度或者谷歌搜一下安装教程,否则很容易安装错误由于日常中我也会做很多人工智能,我已经是具备其中很多的环境,我主要介绍一下我遇到的一些问题。1. E3PO 支持 ffmpeg 全局安装进行使用,可以参考[ffmpeg 安装](https://blog.csdn.net/csdn_yudong/article/details/129182648)这篇文章,相应配置一下环境变量,命令行通过 `ffmpeg --version` 测试一下即可。