开源软件迁移
更多信息，请参见 TensorFlow docker images for Arm Neoverse。PyTorch PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。在倚天云服务器上，建议您使用以下两种方式使用PyTorch。使用官方版本构建PyTorch的...
概述
Docker容器引擎：为了方便部署推理服务，本实践采用将推理服务运行在Container中的方式，利用Docker的命令方式运行推理服务。本实践技术架构说明如下：阿里云自建证书缓存服务PCCS（ProvisioningCertificate Caching Service），该服务完全...
在GPU实例上部署NGC环境
NGC（NVIDIA GPU CLOUD）是NVIDIA开发的一套深度学习生态系统，方便您...docker commit-m"commit docker"CONTAINER_ID nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.01-tf1-py3 重要 请您妥善保存修改后的TensorFlow镜像，否则会导致下次登录时配置丢失。
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....
步骤二：部署vSGX端
cd${CC_DIR}/Tensorflow_Serving/docker/tf_serving image_tag=tf_serving:v1./build_gramine_tf_serving_image.sh${image_tag}#image_tag可自定义 Dockerfile为gramine_tf_serving.dockerfile，主要的内容包括：容器中安装需要的依赖库 ...
PySpark开发示例
本文为您介绍PySpark开发示例。如果要访问MaxCompute表，则需要编译datasource包，详细步骤请参见 搭建Linux开发环境。SparkSQL应用示例（Spark1.6）详细代码 from pyspark import SparkContext,SparkConf from pyspark.sql import ...
提交训练作业
构建 Estimator 时，若传递参数 instance_type="local"，训练作业将在本地通过 Docker 容器运行，以模拟PAI环境中的作业执行过程。estimator=Estimator(image_uri=image_uri,entry_point="train.py",#instance_type="local"表示运行在本地...
步骤一：部署客户端
cd${CC_DIR}/Tensorflow_Serving/docker/secret_prov 使用密钥验证服务镜像。您可以通过以下任一方式使用密钥验证服务镜像。下载密钥验证服务镜像。docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com/tee_sgx/secret_prov_server:v1 根据脚本...
通过Docker安装并使用cGPU服务
docker run-d-t-gpus all-shm-size=1g-ulimit memlock=-1-ulimit stack=67108864-name gpu_test1-v/mnt:/mnt-e ALIYUN_COM_GPU_MEM_CONTAINER=6 -e ALIYUN_COM_GPU_MEM_DEV=15 nvcr.io/nvidia/tensorflow:19.10-py3docker run-d-t-gpus all...
使用Python开发自定义Processor
ENV/bin/pip install tensorflow=1.12 docker commit$container_id$image_tag 您也可以在Docker外构建ENV开发环境，构建完成后，将其拷贝至任意Docker镜像的/data/eas/目录。使用镜像的方式构建开发环境，可以避免每次部署时都将整个ENV...
TensorFlow分布式训练
tensorflow/tensorflow:1.5.0-devel \ --data=training-data:/mnist_data \ --tensorboard \ --logdir=/mnist_data/tf_data/logs \ "python code/tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py --log_dir /mnist_data/tf_data/logs --data_dir /mnist_data/tf_data/"预期输出：configmap/tf-dist-tfjob created configmap/tf-dist-tfjob labeled service/tf-...
TensorFlow单机训练
tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py --log_dir /mnist_data/tf_data/logs --data_dir /mnist_data/tf_data/"预期输出：configmap/tf-git-tfjob created configmap/tf-git-tfjob labeled service/tf-git-tensorboard created ...
使用Kubernetes默认GPU调度
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 restartPolicy:Always 在集群管理页左侧导航栏，选择 工作负载>容器组，找到...
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>...
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...
Arena在多用户场景下的最佳实践
本文通过实现五个目标任务举例说明如何在多用户场景...docker/mnist/main.py --max_steps 10000 --data_dir=code/tensorflow-sample-code/data"执行以下命令列出当前用户提交的作业。arena list 预期输出：执行以下命令再提交一个使用一张GPU卡的...
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...
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 ...
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...
运行共享GPU调度示例
tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py - --max_steps=100000 - --data_dir=tensorflow-sample-code/data resources: limits: #单位为GiB，该Pod总共申请了3 GiB显存。aliyun.com/gpu-mem: 3 # 设置GPU显存大小。workingDir:/root ...
使用eGPU Kubernetes组件
eGPU是容器虚拟化方案，可直接用于支持云原生资源平台，为大规模集群提供GPU共享能力。为了在Kubernetes集群中使用eGPU共享GPU资源，需要通过以下步骤安装eGPU device plugin使能GPU虚拟化的调度能力。前提条件 Docker推荐19.03.5及以上......
关闭对应用的GPU隔离能力
value:"true"command:python-tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py-max_steps=100000-data_dir=tensorflow-sample-code/data resources:limits:#单位为GiB，该Pod总共申请了3 GiB显存。aliyun....
通过共享GPU调度实现算力分配
tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py - --max_steps=100000 - --data_dir=tensorflow-sample-code/data resources: limits: #单位为GiB，该Pod总共申请了2 GiB显存。aliyun.com/gpu-mem: 2 #申请一张GPU卡的30%算力。aliyun....
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/...
云原生AI套件开发者使用指南
kubectl create secret docker-registry regcred \-docker-server=<您的镜像仓库服务器>\-docker-username=<您的用户名>\-docker-password=<您的密码>\-docker-email=<您的邮箱地址>在AI开发控制台创建Jupyter Notebook。关于如何创建...
在文件存储 HDFS 版上使用TensorFlow
本文介绍如何在 文件存储 HDFS 版 上使用TensorFlow。前提条件 已开通 文件存储 HDFS 版 服务并。具体操作，请参见 开通文件存储HDFS版服务。已完成创建文件系统、添加挂载点和挂载文件系统。具体操作，请参见 快速入门。已为Hadoop集群...
Docker 作业提交
字段名称 描述 是否可选 BATCH_COMPUTE_DOCKER_IMAGE Docker 镜像名称 可选 BATCH_COMPUTE_DOCKER_REGISTRY_OSS_PATH Docker 镜像在 OSS-Registry 中的存储路径 可选 如果没有 BATCH_COMPUTE_DOCKER_IMAGE 参数,表示不使用 docker,这时 ...
安装Docker并使用（Linux）
管理Docker守护进程 sudo systemctl start docker#运行Docker守护进程 sudo systemctl stop docker#停止Docker守护进程 sudo systemctl restart docker#重启Docker守护进程 sudo systemctl enable docker#设置Docker开机自启动 sudo ...
Tensorflow
tensorflow_cpu_2.7 Tensorflow 2.7 否 tensorflow_gpu_1.12 Tensorflow 1.12 是 tensorflow_gpu_1.14 Tensorflow 1.14 是 tensorflow_gpu_1.15 Tensorflow 1.15 是 tensorflow_gpu_2.4 Tensorflow 2.4 是 tensorflow_gpu_2.7 Tensorflow 2...
打包Linux Docker镜像
1.搭建Docker环境 1.1 Linux环境下安装 安装/升级你的Docker客户端 推荐安装1.10.0以上版本的Docker客户端，参考文档：Docker 配置镜像加速器 如果您要拉取Docker官方的镜像，请先安装阿里云提供的Docker官方镜像加速器：针对Docker客户端...
在容器中使用Alibaba Cloud Linux镜像
阿里云提供了基于Alibaba Cloud Linux的官方容器（Docker）镜像，并且定期更新和维护，以包含最新的操作系统特性、功能和安全补丁。您可以根据您的实际需求选择合适的Alibaba Cloud Linux镜像版本，并在ECS实例中构建和部署容器化应用程序...
打包Linux Docker镜像
本章介绍在不同OS环境下打包、上传一个Linux Docker镜像。搭建Docker环境 1.Linux环境下安装 推荐安装1.10.0以上版本的Docker客户端，参考文档：Docker。如果您要拉取Docker官方的镜像，请先安装阿里云提供的Docker官方镜像加速器（针对...
部署并使用Docker
本文介绍如何使用轻量应用服务器部署Docker，并使用Docker部署Nginx Web服务器。背景信息 轻量应用服务器提供了Docker 19.03应用镜像，您可以通过该镜像快速部署并使用Docker。关于Docker的更多信息，请参见 Docker概述。部署Docker 登录 ...
Docker 部署
Flow 提供了 Docker 部署能力，部署目标物可来自上游构建产物，如阿里云镜像构建，自定义镜像构建等 当然，您也可以直接使用如 docker run-d hello-world 命令来将 docker hub 中的通用镜像作为部署目标 添加Docker部署任务 在流水线编辑时...
背景知识
使用Docker和不使用Docker区别-不使用 Docker 使用 Docker 使用镜像 指定 ECS 镜像 ID 指定支持 Docker Container 的 ECS 镜像 ID（例如，官网提供的 Ubuntu），还需指定自定义 Docker 镜像。程序运行平台 支持 Windows 和 Linux 支持 ...
官方镜像加速
echo"DOCKER_OPTS=\"\$DOCKER_OPTS-registry-mirror=<your accelerate address>\""|sudo tee-a/etc/default/docker sudo service docker restart Ubuntu 15.04-15.10 Ubuntu的配置文件的位置在/etc/systemd/system/docker.service.d/目录下。...
TensorFlow（仅对存量用户开放）
Data Science集群内置Python 3的Tensorflow 1.15.0版本，可以直接使用。其中Master节点只支持购买CPU资源计算TensorFlow作业，Core节点支持购买CPU或GPU资源计算TensorFlow作业。本文主要介绍如何查看TensorFlow的版本、切换TensorFlow版本...
升级GPU节点的Docker
共享GPU的隔离能力依赖Docker 19.03.5以及与其对应的Nvidia-container-runtime版本，如果Kubernetes集群节点安装的Docker版本低于19.03.5，您需要将其升级至19.03.5。本文介绍如何升级Docker以及与其对应的Nvidia-container-runtime，从而...
使用GPU拓扑感知调度（Tensorflow版）
arena get tensorflow-topo-4-vgg16-type mpijob 预期输出：Name:tensorflow-topo-4-vgg16 Status:RUNNINGNamespace:default Priority:N/A Trainer:MPIJOB Duration:2m Instances:NAME STATUS AGE IS_CHIEF GPU(Requested)NODE-tensorflow-...
使用EAIS推理TensorFlow模型
def(graph_def,name='')with tf.Session()as sess:result=sess.run(.)如果您需要使用EAIS推理您的TensorFlow模型，请将源代码修改为如下内容：#导入tensorflow模块 import tensorflow as tf#导入eais tensorflow模块 import eais_...
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