点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f145aa7b20e14970b0f95587aba0a931~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=803... 优化方法等多方面有所体现,各种创新思路层出不穷。大规模推荐系统的落地,工程挑战很大。本文选择大家最关心的 Training 和 Serving 系统,介绍搭建过程中会遇到哪些挑战,我们做了哪些工作。对任何一家公司来说,从...
多数据格式多数据源混合训练、HDFS 样本读取、训练训练进度 Checkpoint 功能。(PS-Worker)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...
多数据格式多数据源混合训练、HDFS 样本读取、训练训练进度 Checkpoint 功能。(PS-Worker)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...
也会启动一个Driver和多个Executor。因此这一步要做的其实就是将其提交到K8S集群上,并启动Driver对应的pod和Executor对应的pod。具体实现过程如下:## 基于deployment部署spark-thrift-server到K8S首先需要准备好spark镜像,如果没有则需要自己去构建一个。因为我们使用了hive的元数据信息,所有镜像中打入了mysql的jar包。```yamlapiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: spark-thrift-server-test namesp...
多数据格式多数据源混合训练、HDFS 样本读取、训练训练进度 Checkpoint 功能。(PS-Worker)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...
多数据格式多数据源混合训练、HDFS 样本读取、训练训练进度 Checkpoint 功能。(PS-Worker)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...
更多介绍请参见监控mGPU相关指标。mgpu-cli device info -a //-a表示查看容器a的信息回显如下,可查看GPU显卡的剩余显存和算力。 附录升级mGPU服务您可以按需升级mGPU服务,以获得更高版本的能力支持。 执行以下命令,关闭所有运行中的容器。docker stop (docker ps -a awk '{ print $1}' tail -n +2) 执行以下命令,安装新的mGPU服务,请将mgpu-installer-x.xx.xx-xxx-xxx-xxx.run替换为您实际获取的安装包文件名称。bash mgpu-i...
也会启动一个Driver和多个Executor。因此这一步要做的其实就是将其提交到K8S集群上,并启动Driver对应的pod和Executor对应的pod。具体实现过程如下:## 基于deployment部署spark-thrift-server到K8S首先需要准备好spark镜像,如果没有则需要自己去构建一个。因为我们使用了hive的元数据信息,所有镜像中打入了mysql的jar包。```yamlapiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: spark-thrift-server-test namesp...
在使用【自定义训练】模块时,机器学习平台为用户注入了大量的通用环境变量,便于用户在代码中便捷地使用。 训练角色无关 变量名称 示例 变量说明 MLP_TASK_ID t-20210924211641-nznsh 任务的 ID。 MLP_TASK_OWNER u... MLP_ROLE WORKER 分布式中的训练角色。取值范围是 WORKER / SERVER / SCHEDULER / CHIEF / PS / EVALUATOR。 MLP_ROLE_INDEX 0 该节点的角色编号(从0开始),如 worker0、worker1 ...。 MLP_${MLP_ROLE}_RACK_SW_ID...
基本的训练流程详见发起 TensorFlowPS 分布式训练。 PyTorchDDP,实际支持 PyTorchDDP / Megatron 等。基本的训练流程详见发起 PyTorchDDP 分布式训练。 MPI,实际支持 Horovod / DeepSpeed 等。基本的训练流程详见发起 MPI 分布式训练。 平台将预置如下环境变量,详见 NCCL 的环境变量说明。 如下 3 个变量的默认值不满足需求时可在训练脚本启动之前覆盖对应的值NCCL_DEBUG=${NCCL_DEBUG:-INFO}NCCL_IB_TIMEOUT=${NCCL_IB_TIMEOU...
支持的选项包含 TensorFlowPS、 PyTorchDDP、MXNet、BytePS、MPI、Custom。配置该参数后将覆盖 conf 中的值。 否 --local_diff 是否只上传增量的代码文件来加速提交任务的过程,支持的选项包含 on、off,不配置该参... /project_xxx/src 容器中的代码挂载路径RemoteMountCodePath: "/xxx_path/project_xxx/src/" 环境变量Envs: - Name: "env1" Value: "value1" - Name: "env2" Value: "value2" IsPrivate: fal...
用户在创建训练任务时开启 TensorBoard 功能并在代码中将对应的日志文件写入指定的路径(环境变量 TENSORBOARD_LOG_PATH 指代的路径)下,机器学习平台即可为用户跟踪和可视化损失、准确率、网络结构、权重变化等训练信息。 TensorFlowPS TensorFlow Parameter Server 是一种常见的分布式训练范例之一。支持在多台机器上进行参数服务器(parameter server,ps)训练。在每一轮训练中由参数服务器(ps)将最新的模型参数分发给工作进程( w...
通讯协议您可以使用 HTTP 协议或 HTTPS 协议发送请求。推荐您使用 HTTPS 协议,其安全性更高。 请求方法关于 API 所使用的方法,参见每个 API 的说明。对于 POST 请求,您必须在请求头中指定 Content-Type: application/json。 请求参数请求参数包括公共参数和每个 API 所特有的参数。 公共参数公共参数是每个 API 请求必须包含的参数。如果一个 API 请求缺失公共参数,请求会失败。以下表格中的公共参数必须包含在查询字符串(query...