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GPU云服务器

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务，适用于机器学习、视觉处理等多种场景
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社区干货

转型,技术人绕不开的坎

加入了tensorflow开发者社区,并且在Windows和MAC上同时搭建好了开发环境,为此还专门整理了一篇博客: 。后来业务量增多,工作比较繁忙,就跑去搞业务开发了,tensorflow的事情暂时告一段落。我真正对人工智能引发思考是在今年,大概从4月份开始吧,就一直很迷茫。一方面是因为我们公司Android原生开发工作量少了很多,另一方面也是整个大环境不景气,Android不断被唱衰,具体细节可以参看我当时的博客: 。当时写那篇文章的时候比较纠结,...

移动开发

海量笔记@在云上,如何搭建属于自己的全文搜索引擎 Web应用-个人站点 | 社区征文

服务器配置(物理机or虚拟机or云主机)还可选择更高配些! Ok,now,有了这些前提条件,接下来开始**安装部署**我们**译点笔记应用**-所需要的**服务组件**: ## 系统环境准备**系统环境**首先,在云后台-防火墙配置好需要外网访问的端口(IP+PORT解析-公网IP或域名外网访问)。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4f23854caf6443fb9fcb5312ceeb478f~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)![image.pn...

大数据

云原生环境下的日志采集、存储、分析实践

各团队基于开源项目搭建了自己的日志系统,以满足基本的日志查询需求,例如使用典型的开源日志平台 Filebeat+Logstash+ES+Kibana 的方案。但是在使用过程中,我们发现了开源日志系统的不足:- 各业务模块自己搭建日志系统,造成重复建设。- 以 ES 为中心的日志架构可以利用 ES 查询便利的优势,但是资源开销大、成本高。而且 ES 与 Kibana 在界面上强绑定,不利于功能扩展。- 开源方案一般采用单机 yaml 做采集配置,当节点数很多的...

云基础

从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践

架构分布式训练器基于 Google 的 Tensorflow 框架深度定制,主要采用 Worker-PS 架构进行训练。此架构分为 PS 端与 Worker 端两个部分——其中 PS(ParameterServer) 是参数服务器,主要功能是存储并更新参数;Worker 是模型训练器,按训练数据分片,主要功能是读数据,对变量求梯度。离线训练框架 1.0 对每个模型创建一套 Worker 实例,每个实例 Worker 和预部署在 Mesos 上的服务化 PS 完成通讯、读取样本、计算梯度、模型 Dump 的...

技术

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云上搭建tensorflow-优选内容

GPU-部署NGC环境
本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 NGC介绍NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。N... TensorFlow:深度学习框架。 前提条件您已购买Linux实例,并勾选“后台自动安装GPU驱动”,即可使实例在启动时自动安装符合上述版本的NVIDIA驱动,从创建到驱动安装完成总耗时约 15 到 20 分钟,请耐心等待。具体操作...
边缘推理概述
将官方模型部署到您的一体机。 使用自定义模型创建自定义模型 为模型创建版本 部署自定义模型 支持的框架边缘推理兼容以下深度学习框架: TensorRT:适用于 NVIDIA GPU 平台的,用来加速深度学习模型的运行。TensorRT 可以将模型优化以获得更高的吞吐量和较低的延迟。特别适用于Jetson Nano 或 Xavier 这样的设备。 ONNX:是一个开放的模型格式,支持许多不同的深度学习框架,如 PyTorch、TensorFlow、Caffe 等。ONNX 可以让这些框架互...
功能发布记录(2022年及之前)
配置 veDB 数据源 配置 CloudFS 数据源 2 数据地图 LAS 表增加编辑功能。 新建专题的创建、编辑、详情页默认展示一个“数据目录”页签,支持添加多种数据类型的库表;旧有专题仍维持之前的“EMR Hive目录”,“L... 包括EMR TensorFlow,EMR Flink 数据开发,支持LAS多队列模式,可按需选择LAS公共队列或独享队列 数据开发,临时查询新增Presto、Trino查询模式 数据集成,新增TOS、Oracle、SqlServer数据源离线同步 数据安全,支持按照...
应用场景
混合云部署通过专线连接将云下数据中心和云上私有网络互联,利用云上的弹性计算能力和即时生效特点,灵活、便捷的扩展数据中心应用层能力。 数据备份容灾基于混合云部署场景,在云下数据中心和云上私有网络之间搭建快速、可靠的传输通道,可以轻松实现数据迁移、备份容灾等高可用方案。

云上搭建tensorflow-相关内容

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从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践

架构分布式训练器基于 Google 的 Tensorflow 框架深度定制,主要采用 Worker-PS 架构进行训练。此架构分为 PS 端与 Worker 端两个部分——其中 PS(ParameterServer) 是参数服务器,主要功能是存储并更新参数;Worker 是模型训练器,按训练数据分片,主要功能是读数据,对变量求梯度。离线训练框架 1.0 对每个模型创建一套 Worker 实例,每个实例 Worker 和预部署在 Mesos 上的服务化 PS 完成通讯、读取样本、计算梯度、模型 Dump 的...

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火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

火山引擎机器学习平台公有云上的系统,云原生本身会带来一些虚拟化损耗,比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。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、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。...

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从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台

还有着种种难题: 机器环境配置不一,管理运维成本高。 机器配置不一,不同项目对于环境的依赖也有自己的需求,作为平台方,管理运维的成本非常高。 代码、依赖库版本管理复杂,训练结果难以复现。 研发过程中的模型训练... 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Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布...

来自：文档

从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台

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功能发布记录

部署在独立Core和Task节点 华南、柔佛、华北、华东 支持EMR及其底层资源在项目间的移动 对接官网平台Project 父子资源关系,实现EMR集群及其内部资源的批量移动; 移动父资源时会伴随移动子资源,涉及到项目管理... 配置参数。 【组件】存算分离场景下,Impala组件支持读写存储在对象存储TOS中的Hive表。 【组件】存算分离场景下,对存储在对象存储TOS中的Hive的parquet表,Sqoop支持增量导入数据到该表中。 【组件】适配云上生态...

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实例选型最佳实践

请您先选择云计算资源部署的地域和可用区。 地域地域(Region)是指物理数据中心所在的不同地理区域,地域决定了您购买的云计算资源所在的地理位置。为了保证您和您的客户访问云上资源的网络性能,建议您根据业务需求,... TensorFlow、PyTorch GPU计算型pni2/g1ve/g1vc、高性能计算GPU型hpcg1ve AI训练 NXNET GPU计算型pni2、高性能计算GPU型hpcpni2 AI推理 OpenVINO、TensorRT GPU计算型gni2/ini2/g1ve/g1vc、高性能计算GPU型hpcg1ve ...

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