深度学习系统设计(三)(5)

深度学习系统设计(三)(5)

深度学习系统设计(三)(4)https://developer.aliyun.com/article/1517035 C.2.3 第三步:将训练代码打包为 Docker 镜像 与超参数优化库的方法相比(第 5.4 节),最大的区别在于优化服务方法要求我们将模型训练代码打包成一个 Docker 镜像。...

深度学习系统设计(三)(4)

深度学习系统设计(三)(4)

深度学习系统设计(三)(3)https://developer.aliyun.com/article/1517033 附录 A:一个“你好世界”深度学习系统 本书是关于教授构建适合自己情况的深度学习系统的设计原则。但你可能会想知道一个深度学习系统看起来是什么样子。或者人们在实践中如何、为什么以及何时...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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深度学习框架TensorFlow入门

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深度学习系统设计(三)(1)

深度学习系统设计(三)(1)

第八章:元数据和工件存储 本章内容包括: 在深度学习背景下理解和管理元数据。 设计一个元数据和工件存储来管理元数据 介绍两个开源的元数据管理工具:ML Metadata 和 MLflow。 要生成符合业务需求的高质量模型,数据科学家需要尝试各种数据集、数据处理技术和训练算法。为了构建和发布最佳模型,...

深度学习系统设计(三)(3)

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深度学习系统设计(三)(2)https://developer.aliyun.com/article/1517031 9.3.3 Metaflow Metaflow 是一个以人为本的 Python 库,专注于 MLOps。它最初是在 Netflix 开发的,并于 2019 年开源。Metaflow ...

深度学习系统设计(三)(2)

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深度学习系统设计(三)(1)https://developer.aliyun.com/article/1517030 第九章:工作流编排 本章涵盖了 定义工作流和工作流编排 为什么深度学习系统需要支持工作流 设计一个通用工作流编排系统 引入三个开源编排系统:Airflow、Argo Workflow...

深度学习系统设计(二)(5)

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深度学习系统设计(二)(4)https://developer.aliyun.com/article/1517014 7.2.6 TorchServe 模型文件 到目前为止,您已经看到了 TorchServe 模型服务的工作流程和 API。您可能想知道当 TorchServe 对其所服务的模型一无所...

深度学习系统设计(二)(3)

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深度学习系统设计(二)(2)https://developer.aliyun.com/article/1517012 5.4 开源 HPO 库 对于一个小型数据科学家团队来说,HPO 服务可能会显得太过繁重,特别是如果他们所有的模型都是在他们自己管理的几台服务器上训练的话。在这种情况下,在本地机器或...

深度学习系统设计(二)(4)

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深度学习系统设计(二)(3)https://developer.aliyun.com/article/1517013 7.1.3 前端服务 现在,让我们重点关注前端服务。前端服务主要由三个组件组成:Web 接口、预测器管理器和预测器后端客户端(CustomGrpcPredictorBackend)。...

深度学习系统设计(二)(2)

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深度学习系统设计(二)(1)https://developer.aliyun.com/article/1517011 4.4 不能在单个 GPU 上加载的大型模型训练 在研究领域,神经网络大小(由参数数量定义)正在迅速增长,我们不能忽视这一趋势。以 ImageNet 挑战为例,2014 年的获胜者(...

深度学习系统设计(二)(1)

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第四章:分布式训练 本章内容包括 理解数据并行、模型并行和流水线并行 使用支持 Kubernetes 中数据并行训练的示例训练服务 使用多个 GPU 训练大型模型 在深度学习研究领域明显的一个趋势是通过更大的数据集和更大的模型以及越来越复杂的架构来提高模型性能。但更多的数据和更庞大的模型也会带来一些...

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