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... 打开 Secret Access Key,并复制 Access Key ID 和 Secret Access Key 留到下一步使用。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1e5ceb71ce7947329fca12019a80a031~t...
你要用文字去表达出来却并不是一件很容易的事。甚至于两年前的我,也根本想不到自己会成为一名博主,还可以收获这么多的好朋友们。正好,我上大学的第一门专业课就是Python,那个时候我还不知道Python具体是什么,只知道大家都叫它编程语言,于是我开始试着了解,初识Python的这些日子也算是打开了我的AI之路,我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!作为一名人工智能专业的学生,谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的...
> 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...
# 什么是TensorFlowTensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。 # 数据和环境准备本文使用的版本 ``` Python 3.9 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...
# MindStudioMindStudio 提供一站式AI开发环境,依靠工具与性能调优,采用插件化扩展机制,打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3,发布于2022年20月,对应的昇腾社区版本:6.0.RC1。新增众多特性,这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。## 分析迁移- 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...
GPU TensorFlow x86/amd64、arm CPU、GPU OpenVINO x86/amd64 CPU、GPU Bytenn x86/amd64、arm CPU、GPU PaddlePaddle x86/amd64 CPU、GPU 前提条件您已经为项目绑定了一体机。相关操作,请参见绑定一... 动态批处理:设置是否开启动态批处理功能。该功能让模型服务器得以将多个推理请求组合,动态地生成一个批次。一般来说,创建请求批次可以优化吞吐量。动态批处理 开启时,将会显示 最大延迟 参数。最大延迟 表示表示批...
【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... 可见范围 配置该任务能够在哪些账号范围内可见。选填。 主账号内可见:主账号下所有用户均可查看该任务及详情。 队列内成员可见:拥有任务所属队列权限的用户均可查看该任务及详情。 指定子账号可见:在指定账号列...
用于指代边缘一体机。为方便您对一体机进行分组管理和使用,新支持了“节点管理”和“节点组管理“功能。 说明 原“一体机管理”页面更名为“节点管理”。 全量发布 管理节点组 自定义模型支持 TensorFlow-LLM ... 您可以在北向通道配置中开启、关闭断点续传。 全量发布 创建北向通道 支持批量部署模型服务 推理服务 部署模型服务时,支持同时选择多台边缘一体机进行批量部署。 全量发布 部署模型服务 支持处理时序数据 ...
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,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。**将算法工程师从此类繁重的底层细节中解脱出来、更多地关注到算法层面,即为** **...
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,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。****将算法工程师从此类繁重的底层细节中解脱出来、更多地关注到算法层面,即为 Primu...
Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本组件 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集群 TensorFlow集群 Flume 1.9.0 1.9.0 1.9.0 - - - - ... 用户在创建集群时可以通过选择是否安装 Ranger 组件来决定是否启用权限管理,同时也支持在集群运行期间以添加 Ranger 组件的形式开启权限管理。 对于开启了权限管理的集群,允许用户在组件粒度快捷控制开启或关闭 R...
繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantMo... 易用性:在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好 **,** 代码零修改,兼容 POSIX。同时能便捷传输,方便数据上云下云。有一些客户对安全性有要求,客户之间的存储要进...
Rclone默认会使用HTTP2访问对象存储,在访问TOS时需要禁用HTTP2模式。 修改步骤如下所示。 a. 执行如下命令获取配置文件的详细路径。 rclone config file b. 打开配置文件,在连接配置的末尾增加force_path_... 模块中使用。具体如下: 预置镜像:机器学习平台预置了 TensorFlow、PyTorch 等框架主流版本的镜像,方便用户直接使用。 本文将使用预置镜像演示代码开发、模型训练等功能。 外部(或本地的)镜像:当用户本地或其它外部...