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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...

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 Horovod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。对MLflow模型仓库中的模型进行管理模型分析优化在模型正式部署前...

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...

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-...

概览

ResNet50优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型 BERT模型优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的BERT模型 EAS EAS一键部署HuggingFace&ModelScope服务应用 Proxima在EAS上部署最佳实践使用EAS Python SDK部署模型 SDK ...

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