监控集群GPU资源最佳实践
apiVersion:batch/v1 kind:Job metadata:name:tensorflow-benchmark-exclusive spec:parallelism:1 template:metadata:labels:app:tensorflow-benchmark-exclusive spec:containers:name:tensorflow-benchmark image:registry....
提交GPU共享模型推理任务
系统输出类似以下结果：2021-01-18 13:21:58.482985:I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:206]Restoring SavedModel bundle.2021-01-18 13:21:58.483673:I external/org_tensorflow/tensorflow/core/platform/...
PAI官方镜像
eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/tensorflow_serving:2.14.1tensorflow-serving:2.14.1-gpu TensorflowServing 2.14.1基于开源TensorFlow Serving镜像的EAS镜像，用于将TensorFlow模型部署为推理服务，适用于GPU环境。...
预置Processor使用说明
1.14 TensorFlow1.14 Processor TensorFlow1.15 tensorflow_cpu_1.15 tensorflow_gpu_1.15 TensorFlow1.15 Processor（内置PAI-Blade敏捷版优化引擎）TensorFlow2.3 tensorflow_cpu_2.3 无 TensorFlow2.3 Processor PyTorch1.6 pytorch_cpu...
PAI-TF概述
PAI-TF是人工智能平台PAI为了追求更极致的深度学习训练效率，优化原生Tensorflow的内核并开发周边工具，推出的一款产品。PAI-TF拥有服务化、分布式调度、全局计算调度、GPU卡映射及模型在线预测等特点。警告 公共云GPU服务器即将过保下线，...
管理第三方库
更新第三方库 一些第三方库不支持卸载，比如 tensorflow-gpu，只能使用更新命令安装固定版本的 tensorflow-gpu，且新版本必须与CUDA版本（预付费实例的CUDA版本为10，后付费实例的CUDA版本为9）兼容。您可以使用以下命令更新已安装的第三方...
GPU节点卡型属性标签
tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py - --max_steps=1000 - --data_dir=tensorflow-sample-code/data resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 workingDir: /root restartPolicy: Never创建成功后，您可以在左侧导航栏中选择 工作负载>...
云原生AI套件开发者使用指南
cat<<EOF >dockerfile FROM tensorflow/tensorflow:1.15.5-gpu USER root RUN pip install jupyter&\ pip install ipywidgets&\ jupyter nbextension enable-py widgetsnbextension&\ pip install jupyterlab&jupyter serverextension ...
基于ECI的弹性推理
arena serve tensorflow \-namespace=default \-name=bert-tfserving \-model-name=chnsenticorp \-gpus=1 \-image=tensorflow/serving:1.15.0-gpu \-data=model-pvc:/data \-model-path=data/models/tensorflow/chnsenticorp \-version-...
PAI-TF数据IO方式介绍
PAI-TensorFlow支持读取OSS对象存储数据和MaxCompute表数据。警告 公共云GPU服务器即将过保下线，您可以继续提交CPU版本的TensorFlow任务。如需使用GPU进行模型训练，请前往DLC提交任务，具体操作请参见 创建训练任务。读取OSS数据 主流程 ...
AI加速：使用EPL实现AI训练加速
您也可以使用EPL代码示例快速开始分布式TensorFlow训练，本方案使用ResNet-50训练数据配置代码集，您可以使用该代码集提交TensorFlow训练任务，且每次进行模型训练时会自动克隆最新的版本，关于如何配置代码集，具体操作步骤如下所示。...
PAI-TF模型导出和部署说明
警告 公共云GPU服务器即将过保下线，您可以继续提交CPU版本的TensorFlow任务。如需使用GPU进行模型训练，请前往DLC提交任务，具体操作请参见 创建训练任务。导出SaveModel通用模型 SavedModel格式 SavedModel是目前官方推荐的模型保存的...
步骤一：部署客户端
r${CC_DIR}/Tensorflow_Serving/client/requirements.txt#您也可以通过使用阿里云pip源加快下载速度：#python3-m pip install-r${CC_DIR}/Tensorflow_Serving/client/requirements.txt-trusted-host mirrors.cloud.aliyuncs....
量化优化
PAI-Blade支持TensorFlow和PyTorch模型在GPU硬件、端侧设备的INT8量化。本文主要介绍在GPU硬件上，如何使用PAI-Blade量化优化。背景信息 量化是模型压缩常用手段之一，通过将原始的全精度32位浮点数分桶量化为位宽更小的定点整数，可以达到...
查看弹性任务
1.5.0-devel-gpu \-sync-mode=git \-sync-source=https://github.com/cheyang/tensorflow-sample-code \ "python code/tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py --max_steps 10000 --data_dir=code/tensorflow-sample-code/data"登录...
基于ECS的弹性推理
arena serve tensorflow \-name=bert-tfserving \-model-name=chnsenticorp \-selector=inference:tensorflow \-gpus=1 \-image=tensorflow/serving:1.15.0-gpu \-data=model-pvc:/models \-model-path=models/tensorflow \-version-policy...
开启集群GPU监控
GPU监控2.0基于NVIDIA DCGM构建...apiVersion:batch/v1 kind:Job metadata:name:tensorflow-benchmark spec:parallelism:1 template:metadata:labels:app:tensorflow-benchmark spec:containers:name:tensorflow-benchmark image:registry....
PAI-TF超参支持
警告 公共云GPU服务器即将过保下线，您可以继续提交CPU版本的TensorFlow任务。如需使用GPU进行模型训练，请前往DLC提交任务，具体操作请参见 创建训练任务。超参文件 您可以通过一个本地文件配置相应的超参信息，格式如下。batch_size=10 ...
AI任务概述
TensorFlow单机训练 TensorFlow分布式训练 PyTorch单机训练 PyTorch分布式训练 弹性训练 DeepSpeed分布式训练 模型管理 您可以关联和管理训练任务及其产出的模型。模型管理 模型评测 您可以通过Arena提交模型评测任务，对模型准确率、召回...
AI推理服务概述
提交GPU共享模型推理任务 Tensorflow模型推理服务 您可以通过Arena把Tensorflow模型部署成Tensorflow-serving推理服务。部署Tensorflow模型推理服务 PyTorch模型推理服务 PyTorch是一种深度学习计算框架，可用来训练模型。您可以通过Triton...
ImageItem
名称 类型 描述 示例值 object Docker Image 详情 ImageTag string Docker 镜像的 Tag tensorflow-training:2.3-cpu-py36-ubuntu18.04 ImageUrl string 镜像 URL 地址 registry....registry-vpc....
使用EAS Python SDK部署模型
pip list 返回结果中，如果能看到 tensorflow、tensorflow_datasets、opencv-python、eas-prediction，则表示Python包安装成功。训练并产出一个模型。在Notebook中，参考TensorFlow的基础示例，执行以下代码来训练一个TensorFlow模型，并将...
使用Kubernetes默认GPU调度
tensorflow-mnist command: - python -tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py - --max_steps=100000 - --data_dir=tensorflow-sample-code/data resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 #为该容器申请1张GPU卡。workingDir:/root ...
高级配置：模型服务预热
对于部分TensorFlow模型，初次调用时需要将模型相关文件或参数加载到内存中，该过程可能要耗费较长时间，从而导致前几次请求模型服务的RT较长，甚至出现408超时或450等情况。因此，EAS 提供了模型预热功能，即模型服务上线之前对模型服务...
通用环境变量列表
DLC为TensorFlow训练配置的通用环境变量如下：环境变量名 描述 TF_CONFIG TensorFlow分布式网络拓扑信息，示例如下：{"cluster":{"worker":["dlc1y3madghd*-worker-0.t1612285282502324.svc:2222","dlc1y3madghd*-worker-1.t...
Arena在多用户场景下的最佳实践
devel-gpu \-sync-mode=git \-sync-source=https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code.git \ "python code/tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py --max_steps 10000 --data_dir=code/tensorflow-sample-code/data"...
安装AIACC-Training
AIACC-Training支持基于主流人工智能（包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、Caffe等）搭建的模型进行分布式训练。在接口层面上，目前AIACC-Training兼容了PyTorch DDP以及Horovod的API，对于原生使用上述分布式训练方法的训练代码，可以做到无...
AI加速使用案例汇总
BERT模型优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的BERT模型 介绍如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型。ResNet50优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型 介绍如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型。...
TableWriter API
读写MaxCompute表的功能由 tensorflow.python_io.TableWriter 提供，可以在TensorFlow的Graph执行逻辑以外，直接对MaxCompute表进行操作。说明 PAI-TF作业执行过程中，写入MaxCompute表的数据，必须在作业正常结束以后，才能通过...
配置共享GPU调度节点选卡策略
tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py - --max_steps=100000 - --data_dir=tensorflow-sample-code/data resources: limits: aliyun.com/gpu-mem: 4 #总共申请4 GiB显存。workingDir:/root restartPolicy:Never YAML文件说明如下：该...
SmartData 3.1.x版本简介
SmartData组件是EMR Jindo引擎的存储部分，为EMR各个计算引擎提供统一的存储、...支持JindoFS Tensorflow Connector，通过实现Tensorflow Filesystem，支持原生的Tensorflow IO接口。支持Tensorflow 1.15及后续版本和Tensorflow 2.3后续版本。
通过共享GPU调度实现多卡共享
tensorflow-1.5 command: - python -tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py - --max_steps=100000 - --data_dir=tensorflow-sample-code/data resources: limits: aliyun.com/gpu-mem: 8 #总共申请8 GiB显存。workingDir:/root ...
EmbeddingVariable
警告 公共云GPU服务器即将过保下线，您可以继续提交CPU版本的TensorFlow任务。如需使用GPU进行模型训练，请前往DLC提交任务，具体操作请参见 创建训练任务。背景信息 Embedding已成为深度学习领域处理Word及ID类特征的有效途径。作为一种...
WorkQueue
版本配套关系 Python版本：Python 2.7 PAI-TensorFlow版本：PAI-TensorFlow 1.12 pai.data.WorkQueue 功能 工作项队列类，用于统一管理所有Worker上的工作项。每个Worker的当前剩余工作项被消费完后，会从同一个WorkQueue获得新的工作项，...
TableRecordDataset
TensorFlow社区推荐在1.2及以上版本，使用Dataset接口代替线程和队列构建数据流。通过多个Dataset接口的组合变换生成计算数据，可以简化数据输入代码。警告 公共云GPU服务器即将过保下线，您可以继续提交CPU版本的TensorFlow任务。如需使用...
使用Blade EAS Plugin优化并部署模型
背景信息 目前 EAS 的TensorFlow和PyTorch Processor已经集成了Blade运行时SDK，因此如果您使用这两种Processor进行模型部署，则可以通过配置 EAS 服务配置文件的方式进行模型优化。说明 启用Blade EAS Plugin将在 EAS 服务之前对您提供的...
模型评测
from kubeai.evaluate.evaluator import Evaluator from abc import ABC from kubeai.api import KubeAI import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras import layers,models class CNN(object):def_init_(self):...
ModelVersion
Pytorch XGBoost Keras Caffe Alink Xflow TensorFlow TensorFlow Options string 扩展字段。JsonString 类型。{} Metrics object 模型指标。{"Results":[{"Dataset":{"DatasetId":"d-sdkjanksaklerhfd"},"Metrics":{"cer":0.175 } },{...
配置共享GPU调度仅共享不隔离策略
tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py - --max_steps=100000 - --data_dir=tensorflow-sample-code/data resources: limits: aliyun.com/gpu-mem: 4 #总共申请4 GiB显存。workingDir:/root restartPolicy:Never YAML文件说明如下：该...
步骤三：远端访问
TensorFlow Serving启动成功后，您可以将数据发送到运行在vSGX机密计算环境中的推理服务。推理完成后，得到返回结果。操作步骤 登录客户端ECS实例。具体操作，请参见 连接方式概述。说明 本示例将客户端作为远端进行访问。安装所需的mesa-...
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