举例说明Pytorch应用
社区干货
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 主要依赖华为侧提供对应用推理及训练提供的Dump能力,将模型中**每一个算子节点**的输入输出数据进行保存。由于MindStudio精度比对工具的使用约束,数据需要满足以下格式:
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举例说明Pytorch应用-优选内容
举例说明Pytorch应用-相关内容
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
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,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.10为例。 Gradio:快速...
【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。- X2MindSpor... `应用开发`以及`算子开发`三个主流程中的开发任务。依靠模型可视化、算力测试、IDE本地仿真调试等功能,MindStudio能够帮助开发者在一个工具上就能高效便捷地完成AI应用开发。MindStudio功能框架如图下图所示。,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...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
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的性能。这包括使用交叉验证、调整超参数、模型融合等技术来提...
2024年03月
用户分群 更新类型 功能描述 产品截图说明 新增 用户分群模块支持多主体圈选分群功能(最多同时支持三个主体)。快速建立人、店、货之间的关系链路,轻松实现精准人货匹配,人店匹配,货店匹配。举例说明: 通过... 主要包括: 外置Hive通道配置: 新增了外置Hive通道的应用配置。 通道复制功能: 第三方通道支持复制操作,简化通道设置流程。 创建通道增加示例: 在创建第三方通道时,新增示例说明,如“OSS地址:请输入OSS地址,例如oss...
任务管理
PyTorch Job 类型的任务。 前提条件已安装批量计算套件的 batch-queue-controller 和 batch-node-controller 组件。详细操作,请参见 安装组件。 已创建队列。详细操作,请参见 队列。 已准备容器镜像并获取镜像地址... PyTorch Job 类型的任务还需要依赖相关插件(Operator)。您可以自行在业务代码中部署相关 Operator,也可以在 容器服务控制台 的 应用中心 > 应用模板 中部署相关 Operator。具体操作说明,请参见 应用模板。 应用模板...
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** **... 大规模应用混部资源:由于混部资源不稳定的特点,对训练的容错和稳定有着更高的要求;4. 支持复杂调度编排语义:为了使集群资源利用率最大化,需要将合适的容器放在适当的位置上,并需要能够动态调整并发和容器大小。...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
Pytorch,为了满足用户的各种需求,字节也在机器学习场景进行了深入探索,自研多个训练框架用于满足用户需求;2. 拥有底层资源调度系统 YARN 和 Kubernetes:目前阶段处在 YARN 向 Kubernetes 的迁移过程中,在此过程中需要对用户屏蔽底层的调度系统,提供一致的体验;3. 大规模应用混部资源:由于混部资源不稳定的特点,对训练的容错和稳定有着更高的要求;4. 支持复杂调度编排语义:为了使集群资源利用率最大化,需要将合适的容器放在适当...
