怎样对tensorflow降级
社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
所以说写博客对我而言确实也不是一件很简单的事,有时候口头能说明的一件事,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...
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。
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怎样对tensorflow降级-优选内容
怎样对tensorflow降级-相关内容
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,下文将分别介绍两种...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
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 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。...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
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 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。...
推荐系统基础结构总结 | 社区征文
同时为了应对流量波峰都会有类似的服务降级策略,抛弃原本复杂的计算逻辑和数据访问逻辑,采用最简单、最保险、最不消耗资源的降级服务来度过特殊时期。##### 线上服务方法推荐系统主流模型服务方法:模型服务有多种部署部署模式,比如预存结果、复杂模型预训练及轻量级模型线上服务、基于模型PMML模型转换及上线、Tensorflow Serving服务。其中前两种并不是端到端的训练和模型部署,PMML的话对于复杂的深度学习模型服务来说,表...
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...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言处理(NLP):NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分析、情感分析、命名实体识别、关键词提取等技术,用于处理和理解文本数据。模型评估和优化:构建大模型知识库是一个迭代的过程,需要不断评估和优化模型的性能。这包括使用交叉验证、调整超参数、模...
功能总览
预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS、MPI 多种分布式训练框架,用户无需关心底层机器调度和运维,上传代码和填写适量的参数即可快速发起分布式训练任务。 模型管理 机器学习平台支持用户导入模型到【模型管理】模块进行托管。在机器学习项目的整个生命周期中用户产出的大量模型都能在【模型管理】中被方便地查看,用户通过模型的基本信息、评估指标,进而选出最佳的模型用于线上业务。 在线服务 用户训练完模型之后需要部署成线...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
是把pytorch / tensorflow等模型先转成*onnx*格式,然后再将*onnx*格式转成TensorRT(*trt*)格式进行优化,如下图所示:,效果显著。**优化案例二**线上某个多模态模型(输入包含图片和文字)训练任务,使用2卡V100训练,参数调整如下:``` ba...
超复杂调用网下的服务治理新思路
这时如何梳理这些调用关系、配置多少限流、配置怎样的白名单策略,就成了团队需要深度探讨的问题。**三是容灾复杂度增大**。在复杂的调用关系下,每个 API 会依赖大量的微服务,而每一个微服务都有一定概率产生故障。我们需要区分强依赖和弱依赖,并辅以特定的降级策略,才能够在不稳定的服务环境下获得尽可能稳定的对外效果。 业界尝试 那么对于这些复杂的治理难题,业界会有怎样的尝试呢?*...
