# 实验说明本实验基于火山引擎容器服务VKE进行,其中涉及到其他产品,如托管Prometheus进行监控,需要前置创建好VMP的workspace,使用TOS(后续实验考虑替换为vePFS)存储数据集,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. 配置对象存储TOS。![picture.image](https://p3-...
针对各种复杂的情况,我们最终考虑由机器学习来自动识别我们的图片。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4cab2b0fefe243c8b7708c53a2792a87~tplv-tlddhu82om-ima... tensorflow 2.6.0 ```首先准备训练数据,将收集到的2200+张图片分类存放在不同的文件夹中,如下所示 ``` train_data/ white/ white_loading/ white_error/ ...
这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提供自有实现的算子运算结果与业界标准算子运算结果之间进行精度差异对比的工具。> 对策:精度比对工具能够帮助开发人员定位本次任务两个网络间的精度差异。准备好具腾AI处理器运行生成的dump教据与Ground Truth数据 (基于GPU/CPU运行生成的数据)后,即可进行不同算法评...
> 项目地址:https://github.com/bytedance/primus 随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、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...
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... 用户可以视情况选择执行。![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/blogs/img/20221204/1670124967667796378.png)1. 确定业务流程。根据业务的功能如目标检测、图像分类、属性识别等,将业务流程进行模...
【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... 同时结合实际的资源情况决定最终的调度顺序。基本保证在资源充足、相同优先级下,先提交的任务先调度。 支持队列管理员在队列层面配置各种类型负载的默认优先级。如:配置开发机的默认优先级为 5,自定义任务为 4,在不...
实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能教学中,深度学习技术主要应用于以下几个方面:**个性化推荐系统**:利用深度学习算法,分析学生的学习习惯、兴趣和需求,为其推荐个性化的学习资源和路径。例如,根据学生的答题情况,智能推荐相关知识点和练习题,帮助他们更好地掌握知识,以下是部分核心代码。```import tensorflow as tf # 假设我们有用户-物品评分矩阵,大小为[用户数, 物品数] user_item_matrix = tf.constant([...
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... Kernel 耗时这部分统计了 GPU 算子的耗时,由此判断哪部分的代码有优化空间。 支持饼图和表格两种展示形式。 支持查看 Timeline 原始数据。 CUDA API 耗时从 CUDA API 层面展示 GPU 的各个处理环节的耗时,从而判...
模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、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...
模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、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...
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
统计分析包含带宽统计、流量统计、请求数、在线人数和状态码统计。 背景信息统计分析支持选择 1 分钟、5 分钟和 1 小时的时间粒度,支持查询历史数据的时间范围为 366 天,选择不同时间粒度时,支持查询的最大时间跨度不同。 支持按直播协议筛选访问数据和在线人数,支持的协议类型包括:FLV、HLS、RTMP、RTM、SRT 和 QUIC。 支持查询删除域名的带宽统计、流量统计、请求数、在线人数和状态码统计。 前提条件请在产生访问数据后再使用...
GPT-3 的模型参数数量飙升至 1750 亿个。这一巨大的增长引发了广泛的关注,并且使得 GPT-3 在自然语言处理任务中取得了令人瞩目的成就。 然而随着模型参数的增长,模型的大小也成为一个问题。为了解决这个问题... 天然支持 Flink 和 Spark 引擎进行数据分析和 ETL 数据处理,同时还支持多种训练框架,包括我们团队近期开源的分布式训练调度框架 Primus,以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练...