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...
比如有 CPU 也有 GPU,还有多种不同类型的网卡。同时云原生的虚拟化也会产生损耗。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、Dee...
比如有 CPU 也有 GPU,还有多种不同类型的网卡。同时云原生的 **虚拟化也会产生损耗** 。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(Megatro...
通过张量流进行数据传递和计算,用户可以清晰地看到张量流动的每一个环节。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W... Tensorflow的相关计算在图中进行定义,而图的具体运行环境在会话(Session)中。只有开启会话后,才可以使用相关数据去填充节点,这样才能开始计算;关闭会话后,就不能进行计算。- 客户端,用户编程、执行使用。- mst...
比如有 CPU 也有 GPU,还有多种不同类型的网卡。同时云原生的 **虚拟化也会产生损耗** 。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(Megatro...
可以通过 包年包月 的方式以高性价比批量购买资源(如:10 台 Tesla-A100 的服务器),并将这部分资源池化为若干个队列。在不同的队列中处理不同业务的工作负载,在资源组到期之前用户可随时使用这部分资源,不会收取额外费用。 资源组权限:仅具备资源组管理员权限的用户才能进行资源组的创建、更配、续费、退订以及创建队列等操作。 队列 队列定义了用户能使用的资源(CPU、内存、GPU 等)配额,用户使用队列的配额创建工作负载。 支持预...
通过张量流进行数据传递和计算,用户可以清晰地看到张量流动的每一个环节。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W... Tensorflow的相关计算在图中进行定义,而图的具体运行环境在会话(Session)中。只有开启会话后,才可以使用相关数据去填充节点,这样才能开始计算;关闭会话后,就不能进行计算。- 客户端,用户编程、执行使用。- mst...
将相关工作迁移到机器学习平台。利用其提供的 GPU & CPU 算力、数据存储和缓存加速方案、训练任务编排和调度等能力完成模型的高效迭代。 从 0 开始,在机器学习平台上完成从原始数据到模型训练的完整流程。 下文将以... 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镜像仓库中有...
本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机器学习样本... 以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练框架。第二层即猛犸湖的**核心层**。对外为用户提供了 SDK 自助和元数据服务,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任务。值...
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新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpor... HPO任务可视化任务界面新增展示已搜索到的超参值。总的来说,MindStudio提供开发者在AI开发所需的一站式开发环境,支持`模型开发`、`应用开发`以及`算子开发`三个主流程中的开发任务。依靠模型可视化、算力测试、...
而是多个线程通过争抢GIL锁来执行,这种情况下GPU Kernel Launch线程不能得到充分的调度。此外,在Python推理服务中开启多线程反而会导致GPU Kernel Launch线程频繁被CPU的线程打断,所以GPU算力也会一直“萎靡不振”... 可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理服务部署在实际的生产环境中,并提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。业内最常用的TensorRT优化流程,是把pytorch / tensorflow等模型先转成*onnx*格式,然后再将*onnx*格式...
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... 该参数将拼接在入口命令后。 环境变量 将被注入到训练容器中的环境变量。 选填 。 环境变量的 key 值仅支持大小写字母、数字、下划线,且不能以数字作为开头。 支持配置最多 20 个环境变量。 支持指定某个环境...
支持集群重启;查看重启日志:查看服务重启的进度、当前环节状态、日志信息重启下线。对集群软件资源进行监控,保证平台运行效率软硬件资源日志和报错信息等。 - 搭建并不断完善的一条面向集群、主机、服务... PyTorch/TensorFlow on PySpark- **弹性** **GPU** **资源** - 基于 Volcano Scheduler 深度优化,支持 GPU 资源调度和按量付费能力 - 具备混合 Quota 能力,队列一体化(分析/加工/训练/推...