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... 额外添加 CPU Server 节点时,还可以获得进一步增益。总体而言,BytePS 在典型任务上的性能超过 All-Reduce 和 PS 高达 84% 和 245%。> BytePS 已经开源,地址:[https://github.com/bytedance/byteps](https://gith...
JupyterLab 正在逐渐取代传统的 Jupyter Notebook 界面,成为新的标准。JupyterHub 使用广泛,是多用户 Notebook 的版本答案。 脱胎于 Jupyter Kernel Gateway(JKG)的 Enterprise Gateway(EG),提供了火山引擎 ... 火山引擎 DataLeap 额外提供了在同一个 Kernel 内交叉运行 SQL 和 Scala 代码的能力。 2020 下半年,伴随着云原生的浪潮,火山引擎 DataLeap 研发团队还接入了字节跳动云原生 K8s 集群,为用户提供了 Python on...
Notebook 是 Notebook 的传统实现,它有着极其丰富的生态以及庞大的用户群体,相信许多人都用过这个软件。事实上,在字节跳动数据平台发展早期,就有了在物理机集群上统一部署的 Jupyter(基于多用户方案 JupyterHub),供... 为了满足 Spark 用户的使用习惯,我们额外提供了在同一个 Kernel 内交叉运行 SQL 和 Scala 代码的能力。2020 下半年,伴随着云原生的浪潮,我们还接入了字节跳动云原生 K8s 集群,为用户提供了 Python on K8s 的 Ker...
出现问题时,我们可以通过统一的界面进行查看和管理,监控告警日志也是和 K8s Pod(进程) 的采集、Node 采集相统一的,在监控告警上,我们既可以看到 K8s 的节点和容器,也可以看到服务的运行状态。 # “3+1”架构... Notebook 做数据开发,对接数据治理平台、调度平台;- **数据科学:** 一般适用于 AI 场景,如 Jupyter、Ray等;上述三个场景是大数据工作中非常常见的场景,云原生大数据平台通过插件化的方式集成这些开源组件,即开...
(https://github.com/jupyterhub/configurable-http-proxy) (node-http-proxy): 动态路由用户的请求到 Hub 或者 Notebook server;- multiple single-user Jupyter notebook servers (Python/IPython/tornado) t... (https://github.com/jupyterhub/jupyterhub/wiki/Spawners).目前我们的服务不是运行在物理机上,所以不会通过 k8s 管理 server & kernel。考虑到运维 & 扩展,我们考虑使用 TCE 作为 notebook server 的载体,因此...
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... 额外添加 CPU Server 节点时,还可以获得进一步增益。总体而言,BytePS 在典型任务上的性能超过 All-Reduce 和 PS 高达 **84%** 和 **245%** 。> > > BytePS 已经开源,地址:> https://github.com/bytedance/...
Notebook 是 Notebook 的传统实现,它有着极其丰富的生态以及庞大的用户群体,相信许多人都用过这个软件。事实上,在字节跳动数据平台发展早期,就有了在物理机集群上统一部署的 Jupyter(基于多用户方案 JupyterHub),供... 为了满足 Spark 用户的使用习惯,我们额外提供了在同一个 Kernel 内交叉运行 SQL 和 Scala 代码的能力。2020 下半年,伴随着云原生的浪潮,我们还接入了字节跳动云原生 K8s 集群,为用户提供了 Python on K8s 的 Ker...
由于任务启停时间的不一致,GPU 碎片问题难以避免,进而影响任务调度。火山引擎机器学习平台运用 Binpack 背包算法减少碎片,并借助调度器定期处理,显著提升了 GPU 资源利用率,确保了任务的快速执行。此外,GPU 弹性计算实例的灵活调度功能,使得资源能够按需分配,最高可为月之暗面节省70%的算力成本。 大模型训练是一个持续迭代的过程,涉及大量实验。火山引擎机器学习平台支持交互式调试,整合了 JupyterLab、TensorBoard、VSCode、实...
出现问题时,我们可以通过统一的界面进行查看和管理,监控告警日志也是和 K8s Pod(进程) 的采集、Node 采集相统一的,在监控告警上,我们既可以看到 K8s 的节点和容器,也可以看到服务的运行状态。**02**... Notebook 做数据开发,对接数据治理平台、调度平台;* **数据科学** **:** 一般适用于 AI 场景,如 Jupyter、Ray等;上述三个场景是大数据工作中非常常见的场景,云原生大数据平台通过插件化的方式集成这些开源组...
Notebook 是 Notebook 的传统实现,它有着极其丰富的生态以及庞大的用户群体,相信许多人都用过这个软件。事实上,在字节跳动数据平台发展早期,就有了在物理机集群上统一部署的 Jupyter(基于多用户方案 JupyterHub),供... 为了满足 Spark 用户的使用习惯,我们额外提供了在同一个 Kernel 内交叉运行 SQL 和 Scala 代码的能力。2020 下半年,伴随着云原生的浪潮,我们还接入了字节跳动云原生 K8s 集群,为用户提供了 Python on K8s 的 Ker...
Notebook 基于开源的 Jupyterlab 定制化开发,支持使用 Python、Markdown 语言、引入第三方库完成数据查询操作。本文将为您演示 Notebook 任务类型中使用 Python Spark on EMR 的 Kernel 类型。 2 注意事项若仅开通 DataLeap 产品大数据集成服务时,不支持创建 Notebook 查询类型。详见版本服务说明。 Notebook 查询作业中,Python Spark on EMR 的 Kernel 类型,仅支持火山引擎 E-MapReduce(EMR)Hadoop、TensorFlow 集群类型创建。...
* 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不同的 GPU 上。比如左上的图中有两个GPU,第一个 GPU 存 L0-L3,第二个 GPU 存 L4-L7。因为每个层的... 比如在 K8s 上,一个节点就是一个 Pod。)* Head 节点:是 Ray Cluster 的调度中心,比较核心的组件是 GCS,负责全局存储、调度、作业、状态等,Head节点也有可观测性 Dashboard。* Worker 节点:除了 Head 节点之外...
* 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式 按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不同的 GPU 上。比如左上的图中有两个GPU,第一个 GPU 存 L0-L3,第二个 GPU 存 L4-L7。因为每... 比如在 K8s 上,一个节点就是一个 Pod。)* Head 节点:是 Ray Cluster 的调度中心,比较核心的组件是 GCS,负责全局存储、调度、作业、状态等,Head节点也有可观测性 Dashboard。* Worker 节点:除了 Head 节点之外,其...