t-snetensorflow-优选内容
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... y_test)(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = load_data()class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', ...
开源软件合规声明
THE FOLLOWING SETS FORTH ATTRIBUTION NOTICES FOR THIRD PARTY SOFTWARE THAT MAY BE CONTAINED IN PORTIONS OF RTC PRODUCT. Apache License 2.0(Abseil, aisouard/libwebrtc, ArangoDB, com.liferay.blade.cli, FirebaseCore, Gradle, gradle-wrapper, TensorFlow, alibaba/MNN, angle, PaddlePaddle/Paddle) Apache LicenseVersion 2.0, January 2004 ========================= http://www.apache.org/licenses/ TERMS AND...
【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模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,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...
发起单机 / 分布式训练任务
【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...
t-snetensorflow-相关内容
计算任务
资产类型:支持选择从 Task、Job 资产类型方向进行计算任务治理。 资产范围:可通过选择任务名称、任务类型、项目、任务状态、调度类型等选项进行计算任务筛选。 说明 EMR 引擎相关的任务类型中,支持治理当前主账号下,正常 Running 状态的 EMR Hadoop、TensorFlow 集群类型下创建的任务,且其集群版本需在 3.1.0 以上。各类型对应的任务,详见数据开发- EMR 引擎任务分类。 若任务已通过其他方式删除,则您在计算任务列表中操作关...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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战。#### 存储侧存储可以认为是机器学习的刚需,在存储侧面临的挑战也很大:- 高性能和扩展性:现在的硬件计算能力越来越快,读数据的吞吐需要跟上高性能的计算,对存...
系统配置
通过系统配置功能,您可进行团队配置、订阅管理等集中配置管理。 1 前提条件已购买分布式数据自治服务。详细操作说明请参见 DataLeap 服务信息。 已订阅SLA播报或治理方案,才可进行相应的订阅管理。 2 数据团队配... TensorFlow 集群,才会显示在下拉列表中。 治理子方向(用于在健康分页面、治理方案视图中横向对比子方向的治理情况。) 子方向名称 子方向名称按需自行设定。若设置治理子方向,该参数为必填项。 子方向负责人 ...
在机器学习平台中定位主机内的网络性能瓶颈
=&x-expires=1696436425&x-signature=AkRSxO29PpJ79qtzJq1utpN4NO4%3D)3. 实例配置选择自定义,worker 的规格及实例数与问题任务中的 RDMA 规格、数量保持一致。> - 例如问题任务是 MPI 框架,使用了10台 RDMA 的规格 ml.hpcg1v.21xlarge,则 hostping 任务需要将框架改为自定义,同样选择 10 台 ml.hpcg1v.21xlarge。> - 若问题任务框架时 TensorFlow PS,其中 ps 和 cheif 分别使用了 1 台 CPU 规格机型,worker 使用了 10...
实例选型最佳实践
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...
火山引擎在机器写作和机器翻译方面的最新进展
当然最基本的一种方法是叫 Auto-Regressive Language model,是把这个联合概率分解成下面这个形式,每一个部分它实际上是第 i 个字符的概率,是建立在前面 1 到 i-1 个字符的基础之上,这具体的每一个概率可以有很多建... 我们最近也发布了一个高性能的序列推理工具 LightSeq [14],针对 Nvidia 的 GPU 做性能优化,重写了序列生成的计算内核,并且在序列生成机器翻译等任务上相对 tensorflow 版本,有 10 倍以上的速度提升。 最后,我们已经...
借助 MAD 助力你的 Android 应用开发|社区征文
MAD 的全称是 Modern Android Development , 它是一系列技术栈和工具链的集合,涵盖了从编程语言到开发框架等各个环节。Android 自 08 年诞生之后的多年间 SDK 变化一直不大,开发方式较为固定。13 年起技术更新逐渐加速,特别是 17年之后, 随着 Kotlin 及 Jetpack 等新技术的出现 Android 开发方式...