不用docker部署tensorflow
社区干货
TensorFlow简介
TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)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
可以轻松地在CPU/GPU上部署,进行分布式计算,为大数据分出现提供计算能力的支撑。跨平台性好,灵活性强。TensorFlow不仅在Linux、Mac、和Windows系统中运行,甚至可以再终端下工作。## 2.TensorFlow的体系结构Tens... 我们有理由期待Tensorflow技术给我们带来的新生活。## 2.Tensorflow的发展前景事实上,TensorFlow技术发布只有一周年的时间,并不完美,但可以帮助用户进行信息筛选,节省大量时间。其中包含的反馈机制也可以让系统...
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
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。
特惠活动
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Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
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。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... ## 部署情况Primus 支撑了字节跳动内部“推荐”“广告”“搜索”等场景,如头条推荐、抖音视频推荐、穿山甲广告、千川图文广告、抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练,日均可达上万任务的训练,450W Core资源的使...
云原生技术的探索与实践| 主赛道
其中就包含Docker可视化Portainer镜像,云平台通常会根据市场需求和用户反馈来优化其服务,这也能说明越来越多的企业和个人开始采用Docker等容器化解决方案。随着越来越多的企业和个人开始采用Docker等容器化解决方案... 后面我才发现docker中有这个工具的镜像,只需要一句命令就可以把工具快速部署。在这一年开发中,我学会了dockerfile和dockercompose的编写与编排,深刻体会到了云原生技术的优势,我们只需要在docker配置文件中,提前...
部署模型服务
您可以在一体机上部署边缘智能的官方模型、您创建的自定义模型。 背景信息不同框架的模型对一体机指令集架构、协处理器类型有不同的要求。具体如下表所示。在部署模型服务前,请确保您的一体机与要部署的模型是兼容的。 模型框架 一体机指令集架构要求 一体机协处理器要求 ONNX x86/amd64、arm CPU、GPU TensorRT x86/amd64、arm GPU PyTorch x86/amd64、arm CPU、GPU TensorFlow x86/amd64、arm CPU、GPU OpenVIN...
无需依赖Docker制作镜像
但是DevOps通过Kubernetes部署的话,仍然需要制作镜像,那么在没有Docker环境的情况下如何制作呢?推荐一款谷歌的开源工具Jib,[github地址](https://github.com/GoogleContainerTools/jib),它是一个无需Docker守护进程... 那么有没有不需要改造系统的方式直接进行构建镜像呢?答案是通过Jib-core就可以实现。首先,在使用Jib-core的项目中引入依赖,maven如下:```xml com.google.cloud.tools jib-core 0.23.0 ```下面通过[https://g...
「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文
但反观 Docker 却至今也没有实现 CRI,所以麻烦就来了。#### 更换可视化界面主要是目前K8s容器管理而言主要采用了以下这三个可视化页面工具:分别是Rancher、kuboard和Kubernetes Dashboard。接下来分别介绍一下这三个工具。##### Rancher(摒弃选择)[Rancher](https://www.rancher.cn/)是一个开源的企业级多集群Kubernetes管理平台,实现了Kubernetes集群在混合云+本地数据中心的集中部署与管理,以确保集群的安全性,加速企...
功能总览
镜像仓库 训练和部署模型除了需要硬件计算资源外,还需要 Docker 镜像 作为运行环境,该环境中封装了程序运行所需的软件依赖项。机器学习平台的【镜像仓库】为用户提供了大量的预置镜像,当预置镜像无法满足需求时,用... 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】...
深入理解云原生基础:Docker和Kubernetes的核心概念与应用 |社区征文
## 深入理解云原生基础:Docker和Kubernetes的核心概念与应用### 引言#### 云原生的概念和背景- 概念云原生是一种软件开发和部署的方法论,旨在充分利用云计算的优势,提高应用程序...
