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社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
接下来大家跟随我的脚步来一步步走进我和TensorFlow的世界吧,去了解和使用它~相信你也一定可以爱上TensorFlow!# 一、TensorFlow的简介TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人... pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr```# 四...
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926094&x-signature=zQjTzeWTIEYHSFcMX%2F1sgOfvKhc%3D)# Task 5:运行TensorFlow## Task 5.1 基础配置> 本示例使用的namespace均为default。12. 创建访问 Tos 的秘钥
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模型包规范
机器学习平台的【模型管理】模块支持上传多种格式的模型,但是不同模型的目录结构规范有所不同,在创建模型或者模型版本时可参考如下规范。 CaffeModel{MODEL_PATH}/├── {NAME}.caffemodel└── {NAME}.prototxtMXNetParams{MODEL_PATH}/├── {NAME}.params└── {NAME}-symbol.jsonSavedModel{MODEL_PATH}/├── saved_model.pb└── variables ├── variables.data-00000-of-00001 └── variables.indexONNX{...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926061&x-signature=F4F3guKgT%2Fg7MXx6NDtLH8IGJxs%3D)可以看到不同应用场景下的参数和数据集、模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机... 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...
实例选型最佳实践
性能计算GPU型ebmhpcpni2 A100/80GB 推荐 支持 推荐 不支持 不支持 高性能计算GPU型ebmhpchfpni2 A100/80GB 推荐 支持 推荐 不支持 不支持 高性能计算GPU型ebmhpcpni2l A800/80GB 推荐 支持 推荐 不支持 不支持 高性能计算GPU型hpcpni2 A100/80GB 推荐 支持 推荐 不支持 不支持 高性能计算GPU型hpcg1ve V100/32GB 推荐 推荐 推荐 支持 支持 常见业务场景选型推荐业务场景 常用软件 推荐实例规格 深度学习 MXNet、TensorFlow、...
训练代码如何访问TOS
机器学习平台支持如下 2 种方式在训练代码中访问 TOS 的数据: 将 TOS 挂载为 POSIX 文件系统接口,然后训练代码像访问磁盘一样访问 TOS 中的对象。具体的挂载方式,请参考【开发机】和【自定义任务】的产品界面及相关的帮助文档创建开发机、发起单机 / 分布式训练任务。 TOS OpenAPI和SDK。 TOS 挂载为 POSIX 文件系统接口 运行在机器学习平台的训练容器中的各机器学习代码(支持 TensorFlow / PyTorch/ MXNet/ XGBoost等),可以通过...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布式训练。 另外,BytePS在很大程度上优于现有的开源分布式训练框架。例如,在进行BERT大型训练时,BytePS可以使用256个GPU实现约90%的缩放效率,这比Horovod + NCCL高得多。 丨Effective TransformerEffective Transf...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布式训练。 另外,BytePS在很大程度上优于现有的开源分布式训练框架。例如,在进行BERT大型训练时,BytePS可以使用256个GPU实现约90%的缩放效率,这比Horovod + NCCL高得多。丨Effective TransformerEffective Transforme...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布式训练。 另外,BytePS在很大程度上优于现有的开源分布式训练框架。例如,在进行BERT大型训练时,BytePS可以使用256个GPU实现约90%的缩放效率,这比Horovod + NCCL高得多。 Effective TransformerEffective Transfor...
官方模型概览
本文介绍了边缘智能提供的官方推理模型。您可以将官方模型部署到您的一体机进行使用。 模型名称 框架 类型 描述 口罩检测-01-PPLCNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的佩戴口罩行为检测... 手写数字识别-Tensorflow TensorFlow 图像分类 一个使用 Tensorflow 框架和 Minist 数据集训练的,用于识别手写数字的官方模型。本模型能够接受手写数字图像作为输入,预测出对应的数字。 手写数字识别-Torch ...
招聘|字节跳动云原生计算团队,期待你的加入
3. 对 Ray 有深入研究或者实践经验,对 Hadoop MapReduce/Spark/Flink 等开源计算框架有深入研究或有实践经验,对 TensorFlow/PyTorch/MXNet 等开源深度学习框架有深入研究或有实践经验优先。**工作地点**:杭州 【扫码一键投递】 ![]()### **分布式训练框架研发工程师****职位描述**1. 构建高效、可靠、易用的分布式框架, 支撑公司大规模机器学习系统的编排调度; 2. 构建流批一体的特征存储系统,支撑公司海量特征、样本...
