SVHN用tensorflow

【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 自定义训练 资源组 / 实例 TensorFlowPS PyTorchDDP BytePS MPI 使用前提 使用预付费(专有)队列时,拥有 >= 1 个预付费队列的使用权限。 操作步骤 平台支持通过控制台(Web 页面)和命令行工具发起训练任务,下文将分别介绍两种...

架构分布式训练器基于 Google 的 Tensorflow 框架深度定制,主要采用 Worker-PS 架构进行训练。此架构分为 PS 端与 Worker 端两个部分——其中 PS(ParameterServer) 是参数服务器,主要功能是存储并更新参数;Worker 是模型训练器,按训练数据分片,主要功能是读数据,对变量求梯度。离线训练框架 1.0 对每个模型创建一套 Worker 实例,每个实例 Worker 和预部署在 Mesos 上的服务化 PS 完成通讯、读取样本、计算梯度、模型 Dump 的全...

以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练框架。第二层即猛犸湖的**核心层**。对外为用户提供了 SDK 自助和元数据服务,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任务。值得一提的是,该层引入了基于 Arrow 的高速向量化读时合并引擎,能够高效合并数据、提高读取性能。猛犸湖的底座是基于强化版的 Iceberg 元数据,元数据支持版本管理、文件扫描等功能,为用户提供更加全面的数据管理能力。...

本文描述了如何通过边缘智能控制台创建自定义推理模型。 概述除了使用边缘智能提供的官方模型,您也可以创建自定义模型。边缘智能支持以下两类自定义模型: 单模型:基于特定推理框架的算法模型。支持的推理框架包括:TensorRT、ONNX、TensorFlow、OpenVINO、Pytorch、Python。 模型组合:将多个单模型组装在一起,实现更加复杂的功能。模型组合表示一个或多个模型的管道以及这些模型之间输入和输出张量的连接。模型组合用于封装涉及多...

机器学习集群 TensorFlow、搜索服务 OpenSearch 独立的集群类型 Presto使用说明 Trino使用说明 HBase使用说明 TensorFlow使用说明 OpenSearch使用说明 新增组件 Hudi、Iceberg Hadoop、Presto、Trino 集群中新增数据湖组件 Hudi、Iceberg Hudi使用说明 Iceberg使用说明 新增 Open API 新增 EMR 集群操作 OpenAPI,包括创建集群、集群扩容、获取集群详细信息、集群释放四种 OpenAPI API参考 交互和界面设计优化升级...

或者通过 TensorFlow 进行深度模型的训练,把深度训练出来的模型部署到模型服务中。在线这一侧,数据通过 Kafka 流入 Flink 进行在线特征抽取,然后把在线特征放在 Redis。同时在线部分的增量数据可用 TensorFlow 进行增量训练,把增量模型也导入模型服务里。模型服务根据原来批式训练出来的模型和增量模型做成实时的 AI 服务,可满足实时风控等对时间要求比较高的场景。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3...

开发机支持使用 WebIDE 在线开发,或通过 SSH 连接开发机远程开发,也提供了持久化的云盘存储服务和共享文件系统用于存储开发中的数据。开发机关机释放算力的同时还会保留用户之前的操作、下载的数据和配置环境,待用户下次开机后继续使用。具体的使用方法详见创建开发机。 自定义训练 机器学习平台的【自定义训练】模块为用户提供了灵活易用的机器学习训练环境。预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS、MPI 多种分布式训练框架,...