pytorch深度学习60分钟快速入门
社区干货
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 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框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 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框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worke...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 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框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker ...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
Google 开源的机器学习系统,可以使用P artitioned Variable 来分布式地存储 Embedding,从而实现大规模训练。但由于 table size 固定,有 hash 冲突风险。* **PyTorch**:Facebook 开源的机器学习系统,使用 Ring A... 复杂的深度模型,可能需要 GPU 来 Serving,并做一系列的性能优化。* **高可用**:少部分节点挂掉不影响在线稳定性,一般通过多副本解决,需要调度系统的支持。* **少抖动**:模型更新、上线、下线等操作,不会造成延...
特惠活动
pytorch深度学习60分钟快速入门-优选内容
pytorch深度学习60分钟快速入门-相关内容
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 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框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker ...
在GPU实例中部署NGC环境
是NVIDIA开发的一套深度学习生态系统,可以使开发者免费访问深度学习软件堆栈,建立合适深度学习的开发环境。在实验正式开始之前,请先完成以下准备工作: 购买Linux GPU实例。具体操作步骤可参考购买云服务器; 确保您已经为您的Linux实例绑定了公网IP,若暂未绑定,可参考绑定公网IP; 在实例安全组入方向添加规则并放行端口443或5000; 登录NGC网站,注册NGC账号并获取NGC API key保存到本地。 关于实验:预计部署时间:60分钟级别:中...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
Google 开源的机器学习系统,可以使用P artitioned Variable 来分布式地存储 Embedding,从而实现大规模训练。但由于 table size 固定,有 hash 冲突风险。* **PyTorch**:Facebook 开源的机器学习系统,使用 Ring A... 复杂的深度模型,可能需要 GPU 来 Serving,并做一系列的性能优化。* **高可用**:少部分节点挂掉不影响在线稳定性,一般通过多副本解决,需要调度系统的支持。* **少抖动**:模型更新、上线、下线等操作,不会造成延...
大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
存储层是基于 HDFS 进行深度定制的 CloudFS + Iceberg,中间件包括 Kafka 和字节自研的 BMQ,计算引擎使用的是 Spark / Flink,还包括资源调度和混部,以及 HSAP 和外围服务。这套系统能管控达到几十万台机器,行业内达... 经过5年快速发展,字节跳动形成了超大计算规模,这同时也给大家带来了一些挑战。首先是资源的问题。当资源达到一个限度后,新资源的调配就会更难。Flink 每天平均400万核,已经不是一个小数目,所以云原生计算团队的办法...
【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... 引导用户快速完成模型转换。同时提供模型可视化能力,帮助用户了解模型内部结构。### 4. 插件开发(可选)当现有插...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
对于整个机器学习的核心——软硬件性能的优化,字节跳动技术团队还在几年机器学习平台建设过程中沉淀出了两个开源项目: 加速分布式训练框架BytePS、加速BERT线上推理服务Effective Transformer 。 BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,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...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和... 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...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
对于整个机器学习的核心——软硬件性能的优化,字节跳动技术团队还在几年机器学习平台建设过程中沉淀出了两个开源项目: 加速分布式训练框架BytePS、加速BERT线上推理服务Effective Transformer 。 丨BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,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...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
对于整个机器学习的核心——软硬件性能的优化,字节跳动技术团队还在几年机器学习平台建设过程中沉淀出了两个开源项目:加速分布式训练框架BytePS、加速BERT线上推理服务Effective Transformer。 丨BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,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...
