尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16，共享TensorFlow实验室《二》--共享GPU的弹性
上一篇文章《尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16，共享TensorFlow实验室》我们讲述了如何通过CGPU的方案来实现CGPU资源的共享和隔离。本文介绍基于CGPU资源的弹性能力。ps：下面的说明是基于上一篇文章的环境来进行的描述，环境的搭建请参考上一篇文章。 配置弹性伸缩组 在“集群...
尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16，共享TensorFlow实验室
简介 TensorFLow是深度学习和机器学习最流行的开源框架，它最初是由Google研究团队开发的并致力于解决深度神经网络的机器学习研究，从2015年开源到现在得到了广泛的应用。特别是Tensorboard这一利器，对于数据科学家有效的工作也是非常有效的利器。Jupyter notebook是强大...
如何在Kubernetes上玩转TensorFlow ？
前言 Tensorflow作为深度学习领域逐渐成熟的项目，以其支持多种开发语言，支持多种异构平台，提供强大的算法模型，被越来越多的开发者使用。但在使用的过程中，尤其是GPU集群的时候，我们或多或少将面临以下问题： 资源隔离。Tensorflow（以下简称tf）中并没有租户的概念，何如在集群中建立租户...
深度学习框架TensorFlow在Kubernetes上的实践
什么是深度学习？ 深度学习这个名词听了很多次，它到底是什么东西，它背后的技术其实起源于神经网络。神经网络最早受到人类大脑工作原理的启发，我们知道人的大脑是很复杂的结构，它可以被分为很多区域，比如听觉中心、视觉中心，我在读研究中心的时候，做视频有计算机视觉研究室，做语言有语言所，语音有语音所，不同的功...
TensorFlow on Kubernetes性能瓶颈定位
当前性能问题描述 增加worker数，一定范围内能带来较好的性能提升，但是继续增加worker数时，训练性能提升不明显； 增加ps数，一定范围内能带来较好的性能提升，但是继续增加ps数时，训练性能提升不明显； 可能原因： 与ps和worker的分布情况强相关： 目前的调度策略，主要根据服务器的cpu...
在阿里云Kubernetes容器服务上打造TensorFlow实验室
简介 TensorFLow是深度学习和机器学习最流行的开源框架，它最初是由Google研究团队开发的并致力于解决深度神经网络的机器学习研究，从2015年开源到现在得到了广泛的应用。特别是Tensorboard这一利器，对于数据科学家有效的工作也是非常有效的利器。 Jupyter notebook是强...
在阿里云Kubernetes容器服务上打造TensorFlow实验室
简介 Jupyter notebook是强大的数据分析工具，它能够帮助快速开发并且实现机器学习代码的共享，是数据科学团队用来做数据实验和组内合作的利器，也是机器学习初学者入门这一个领域的好起点。 而TensorFLow是深度学习和机器学习最流行的开源框架，它最初是由Google研究团队开发的并致力于...
阿里云Kubernetes 1.9上利用Helm玩转TensorFlow模型预测
TensorFlow Serving是由Google开源的机器学习模型预测系统，能够简化并加速从模型到生产应用的过程。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更给人惊喜后的是，它还提供了不宕机的模型更新和版本管理。这大大降低了模型提供商在线上管理的复杂性，可以将...
在阿里云上轻松部署Kubernetes GPU集群，遇见TensorFlow
Kubernetes在版本1.6后正式加入了Nvidia GPU的调度功能，支持在Kubernetes上运行运行和管理基于GPU的应用。而在2017年9月12日，阿里云发布了新的异构计算类型GN5，基于P100 nvidia GPU, 提供灵活强悍的异构计算模型，从基础设施到部署环境全面升级，可有效...
深度学习框架TensorFlow在Kubernetes上的实践
什么是深度学习? 深度学习这个名词听了很多次，它到底是什么东西，它背后的技术其实起源于神经网络。神经网络最早受到人类大脑工作原理的启发，我们知道人的大脑是很复杂的结构，它可以被分为很多区域，比如听觉中心、视觉中心，我在读研究中心的时候，做视频有计算机视觉研究室，做语言有语言所，语音有语音所，不同的功...
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