在文件存储 HDFS 版上使用TensorFlow
已根据目前使用的TensorFlow版本下载 源码。本文使用的TensorFlow版本为1.15.0。背景信息 TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。说明 由于TensorFlow对文件系统的schema有特别的指定，因此在 文件...
功能概览
功能对比 如果您要自行构建异步任务处理平台，或者实现简单的定时类任务，可以使用Kubernetes的Jobs功能来实现。以下是 函数计算 异步任务和Kubernetes的Jobs功能对比。对比项 函数计算异步任务 Kubernetes的Jobs功能 适用场景 适用于任务...
Tensorflow
EAS 内置的Tensorflow Processor支持将Tensorflow标准的Savedmodel格式的模型部署成在线服务。本文为您介绍如何部署及调用Tensorflow模型服务。背景信息 对于Keras和Checkpoint模型，您需要先将其转换为Savedmodel模型，再进行部署，详情请...
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...
写歌案例
本文为您提供使用TensorFlow实现自动填写歌词的相关数据及代码下载地址。代码及数据
使用EAIS推理TensorFlow模型
已将您需要推理的TensorFlow模型文件放至已绑定EAIS实例的ECS实例客户端的目录下。使用限制 Python版本：3.6~3.7。TensorFlow版本：1.15.0~1.15.5。操作步骤 登录并连接ECS实例。登录 EAIS控制台。在页面左上角选择实例所在地域。在实例...
创建TensorFlow任务
前提条件 Fleet实例默认已安装Training Operator的TensorFlow CRD，支持的TensorFlow CRD APIVersion为kubeflow.org/v1。Fleet实例管理员可以通过以下命令查看CRD。kubectl get crd tfjobs.kubeflow.org 如有定制需求，Fleet实例管理员可以...
提交命令
提交任务的通用参数 使用DLC命令行提交TensorFlow（tfjob），PyTorch（pytorchjob），XGBoost（xgboostjob）任务时，存在通用的参数。通用参数列表如下 表 1.提交任务的通用参数 参数 是否必选 描述 类型 任务参数描述文件中是否支持该参数...
直播公告（2023年）
Nacos配置管理最佳实践 2023-01-13 微服务治理 直播主题 直播介绍 相关文章 直播时间 通过OpenKruise实现基于Higress的全链路灰度 本次直播分享如何通过OpenKruise构建自动化运维的方式实现全链路灰度功能。1.OpenKruise介绍。2.全链路灰度...
多机多卡案例
本文为您提供使用TensorFlow实现多机多卡的相关代码下载地址。多机多卡案例代码下载
PAI-TF概述
背景 TensorFlow是Google最新的开源深度学习计算框架，支持CNN、RNN及LSTM等多种神经网络模型，对语音、图像及文本等领域的模型训练效率极佳。TensorFlow的功能丰富且强大，并拥有高度灵活的API，受到业界的高度关注。PAI-TF是人工智能平台...
使用SDK部署TensorFlow模型推理
asr_frozen.pb：PAI-Blade优化好的TensorFlow模型。本文使用步骤1中下载的示例模型。系统回显如下类似结果，表示模型已经顺利地开始执行了。2020-11-20 16:41:41.263192:I demo_cpp_sdk.cpp:96]-Execution uses:41.995 ms 2020-11-20 16:41...
上海博卡：借助云效+ACK实现3分钟快速发布
流水线 通过Flow流水线可以很简单的实现持续交付。Flow流水线比起Jenkins来最大的好处就是简单易用。支持RAM子账号权限管理，可以统一账号体系，不用独立管理账号体系。在没有专门运维人员的情况下，针对不同的开发人员配置不同权限，可以...
部署Tensorflow模型推理服务
kubectl apply-f Tensorflow.yaml 执行以下命令，启动名称为 bert-tfserving 的 tensorflow serving 实例。arena serve tensorflow \-name=bert-tfserving \-model-name=chnsenticorp \-gpus=1 \-image=tensorflow/serving:1.15.0-gpu \-...
搭建TensorFlow
本文以一个Github上基于GPU的TensorFlow训练任务为例，介绍如何基于 ACK Serverless集群，使用ECI来运行训练任务。背景信息 近些年来，人工智能与机器学习已经被广泛应用到各个领域，各种各样的训练模型被提出，更多的训练任务运行到云上。...
现代IM系统中的消息系统—架构
消息同步 可以基于Timeline很简单的实现。图中的例子中，消息发送方是A，消息接收方是B，同时B存在多个接收端，分别是B1、B2和B3。A向B发送消息，消息需要同步到B的多个端，待同步的消息通过一个Timeline来进行交换。A向B发送的所有消息，...
步骤二：部署vSGX端
切换到使用的工作目录下，下载本实践所用的TensorFlow Serving脚本代码。git clone https://gitee.com/cloud_cc/confidential-computing.git export CC_DIR=$(realpath./confidential-computing)复制客户端的ssl_configure和models目录到...
使用ECI运行TensorFlow任务
本文以一个Github上基于GPU的TensorFlow训练任务为例，介绍如何基于 ACK Serverless集群，使用ECI来运行训练任务。背景信息 近些年来，人工智能与机器学习已经被广泛应用到各个领域，各种各样的训练模型被提出，更多的训练任务运行到云上。...
安装Blade
您可以安装TensorFlow社区提供的包，安装命令如下：#GPU 版本的 Tensorflow pip3 install tensorflow-gpu=1.15.0#或者：pip3 install tensorflow-gpu=2.4.0#CPU 版本的 Tensorflow pip3 install tensorflow=1.15.0#或者 pip3 install ...
PAI官方镜像
官方镜像名称示例 镜像名称解读 各个产品支持使用的镜像类型 tensorflow:2.11-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04 tensorflow:2.11：表示训练框架为2.11版本的TensorFlow。gpu：表示适用GPU类型的机型。py39：表示开发语言为3.9版本的Python。cu...
优化TensorFlow模型
import os import numpy as np import tensorflow.compat.v1 as tf import blade 编写一个简单的函数，用于下载待优化的模型和测试数据。虽然PAI-Blade支持没有测试数据的优化，即零输入优化，但是基于真实输入数据的优化结果会更加准确...
提交Tensorflow训练任务和定时任务
历史记录数量：集群中会保留该定时任务创建Tensorflow训练任务数量，超过该数量，会自动删除创建时间最早的Tensorflow训练任务。在 任务资源配置 区域，配置模型训练的 实例数量 和 镜像，以及训练任务需要的 CPU（核数）（默认值为4）、...
TensorFlow单机训练
通过以下代码示例提交一个单机单卡的TensorFlow作业。arena submit tf \-name=tf-git \-working-dir=root \-gpus=1 \-image=tensorflow/tensorflow:1.5.0-devel-gpu \-sync-mode=git \-sync-source=...
预置Processor使用说明
TensorFlow1.15 Processor（内置PAI-Blade敏捷版优化引擎）EAS 提供的TensorFlow1.15 Processor可以加载SavedModel（推荐）或SessionBundle格式的TensorFlow模型。对于Keras和Checkpoint模型，需要先将其转换为SavedModel模型，再进行部署...
TensorFlow分布式训练
通过以下代码示例提交PS-Worker模式下的TensorFlow分布式作业，它包含1个PS节点，2个Worker节点。arena submit tf-name=tf-dist \-working-dir=root \-gpus=1 \-workers=2 \-worker-image=tensorflow/tensorflow:1.5.0-devel-gpu \-sync-...
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...
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...
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...
ResNet50优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的...
ResNet使用卷积层提取图像的特征，并通过引入残差块结构，解决了深层神经网络训练时的梯度消失和梯度爆炸问题，大幅提升了深度神经网络的训练效果。ResNet典型的网络有ResNet26、ResNet50及ResNet101等。使用限制 本文使用的环境需要满足...
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 ...
使用Kubernetes默认GPU调度
本文以运行GPU的TensorFlow任务为例，介绍如何快速部署一个GPU应用。注意事项 针对纳入K8s集群管理的GPU节点，建议您按照本文示例中标准的K8s扩展资源申请方式为应用申请GPU资源。为业务应用申请和使用GPU资源时，请关注以下注意事项。请勿...
TensorFlow服务请求构造
本文为您介绍如何为基于通用Processor的TensorFlow服务构造请求数据。输入数据 EAS 预置了TensorFlow Processor，为保证性能，其输入输出为ProtoBuf格式。调用案例 EAS 在华东2（上海）的VPC环境中部署了一个Public的测试案例，其服务名称...
BERT模型优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的...
print("Latency of model:{:.2f} ms.".format(rt_ms))print("Predict result:{}".format([MAPPING[r]for r in result]))调用 benchmark 方法，对原始模型进行验证。benchmark('nlu_general_news_classification_base',test_data)系统返回...
开源软件迁移
它拥有一个由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统，被广泛应用于机器学习和深度神经网络研究。在倚天云服务器上，建议您使用以下两种方式使用TensorFlow。使用官方版本构建TensorFlow的Docker镜像。更多信息，请参见 TensorFlow ...
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...
TableWriter API
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。读写MaxCompute表的功能由 tensorflow.python_io.TableWriter 提供，可以在...
示例代码
公网地址调用的TensorFlow示例（调用Caffe可以参考该示例，二者的输入输出一致）。VPC地址调用的TensorFlow示例（调用Caffe可以参考该示例，二者的输入输出一致）。服务调用Python SDK 服务调用的Python SDK封装了多线程连接池、请求数据...
云原生AI套件开发者使用指南
pwd/root/data ls-alh 预期输出：total 30M drwx-1 root root 0 Jan 1 1970.drwx-1 root root 4.0K Aug 2 04:15.drwxr-xr-x 1 root root 0 Aug 1 14:16 saved_model-rw-r-1 root root 4.3M Aug 1 01:53 t10k-images-idx3-ubyte.gz-rw-r-1 ...
TableRecordDataset
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。接口说明 PAI-TF提供的TableRecordDataset与原生TensorFlow RecordDataset相似，...
AdagradDecay Optimizer
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 超大规模模型的训练样本通常在10亿规模以上，且持续增量训练时间在...
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