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社区干货
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
# 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。的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlo...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
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,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。## 1.TensorFlow特点优秀的架构设计,通过张量流进行数据传递和计算,用户可以清晰地看到张量流动的每一个环节。可以轻松地在CPU/GPU上部署,进行分...
GPU推理服务性能优化之路
GPU推理的过程。在执行的过程中还需要绑定CUDA Stream,以流的形式执行。## 2.2 传统Python推理服务瓶颈## 2.2.1 传统Python推理服务架构由于Python在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,加上Python语... 即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。
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模型的性能评估及优化
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。 存在未结束的评估任务时无法发起新的评估任务。 操作步骤 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型服务】-【模型管理】进入列表页面。 单击待查看模型的名称进入详情页面,并在模型版本列表中选中希望进行性能...
GPU推理服务性能优化之路
GPU推理的过程。在执行的过程中还需要绑定CUDA Stream,以流的形式执行。## 2.2 传统Python推理服务瓶颈## 2.2.1 传统Python推理服务架构由于Python在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,加上Python语... 即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。 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价指标的数据比对。**MindStudio**提供精度比对功能,支持...
GPU云服务器FAQ
何时应选择使用GPU的实例?GPU作为一种计算芯片,其优势非常明显,具有实时高速、强并行计算能力和强浮点计算能力等特点,尤其适用于并行度极高的应用程序,例如: 使用数千个线程的工作负载。 图形处理时有大量的计算要... 如何查看GPU实例的价格?您可以在价格计算器页面,查看实例的价格及其配置项(系统盘、数据盘、公网IP等)费用。价格计算器为参考价格,具体请以云服务器控制台实际下单结果为准。 购买GPU实例后登录系统是不是可以直接...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
GPU利用率得到极大提高。 此外,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T...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
GPU利用率得到极大提高。 此外,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...
实例选型最佳实践
火山引擎提供丰富的实例规格类型以充分满足用户的业务需求及应用场景。本文将介绍如何选择GPU实例规格,帮助您根据业务实际需求更好地购买GPU云服务器,充分发挥云服务器弹性伸缩的特性。 实例规格名称火山引擎GPU云... GPU卡。 i:Inference,适用于推理场景的GPU卡。 t:Training,适用于训练场景的GPU卡。 p:Performance,通用性能GPU卡。 v/t:GPU卡的类型为V100/T4。 n:NVIDIA,NVIDIA GPU显卡。 e:平衡增强属性,即均衡的vCPU、内存、网...
通过Docker云上安装并使用mGPU服务
请将mgpu-installer-x.xx.xx-xxx-xxx-xxx.run替换为您实际获取的安装包文件名称。bash mgpu-installer-x.xx.xx-xxx-xxx-xxx.run回显如下,表示安装成功。 执行以下命令,查看日志确认安装结果。cat /var/log/mgpu/mgpud.log回显如下,表示安装成功。2022-11-15T20:16:14.393+0800 INFO mGPU Daemon version: 0.07.32 步骤三:运行mGPU服务本文以ecs.g1tl.4xlarge为例,为您演示当2个容器共用1号GPU显卡,且使用TensorFlow 19.10版...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
GPU利用率得到极大提高。 此外,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...
