文章目录数据处理训练图像分类器1、加载并标准化CIFAR102、定义一个卷积神经网络3、定义损失函数和优化器4、训练网络5、在测试数据上测试网络在GPU上训练在多个GPU上训练 数据处理通常，我们处理的数据有图像、文本、音频或者视频数据，可以使用python的标准包将数据加载到numpy数组中，然后将此数组转换为torch.*Tensor。对于图像，Pillow，OpenCV等软件包很有用对于
转载
2024-06-03 13:00:43
124阅读
如果关注这个领域的同学可能知道，Ray其实在去年就已经在开源社区正式发布了，只不过后来就一直没有什么太大动静，前段时间也是因为机缘巧合，我又回头学习了解了一下，顺便总结如下：Ray是什么？Ray 是RISELab实验室（前身也就是开发Spark/Mesos等的AMPLab实验室）针对机器学习领域开发的一种新的分布式计算框架。按照官方的定义：“Ray is a flexible, high-perf
转载
2024-02-18 12:08:09
220阅读
Celery是什么?Celery 是一个由 Python 编写的简单、灵活、可靠的用来处理大量信息的分布式系统,它同时提供操作和维护分布式系统所需的工具。Celery 专注于实时任务处理，支持任务调度。说白了，它是一个分布式队列的管理工具，我们可以用 Celery 提供的接口快速实现并管理一个分布式的任务队列。1.快速入门首先，我们要理解 Celery 本身不是任务队列，它是管理分布式任务队列的工
转载
2023-11-27 12:06:28
242阅读
关于pytorch多GPU分布式训练数据并行：把数据分成不同份数放在不同的GPU上面去跑： 单机单卡：torch.cuda.is_avliable() 模型拷贝：model.cuda --->原地操作不用赋值,data = data.cuda（） torch.save 模型、优化器、其他变量#单机多卡:torch.n
转载
2024-03-18 13:01:08
352阅读
第20章 微服务架构 2641、微服务架构产生的历史背景: 1、代码重复率高。进而导致需求变更困难、代码维护困难 2、部署效率低。2.1一个小功能的变更导致打整个war包 2.2编译时间长 2.3测试工作量大 3、由于以上原因，导致新需求上
1. Tree of Actors在Tree of Actors模式中，Ray actor可以监督很多个Ray worker actor。 supervisor参与者的一次调用会触发对子参与者的多个方法调用的分派，在返回之前，supervisor可以处理结果或更新子参与者。注意： 如果supervisor死亡(driver死亡)，worker actor仍会自动工作。 actors可以被嵌套到多个
转载
2024-03-26 14:27:06
450阅读
一 Ray是什么，优势Spark则是一个面向数据处理的产品，RDD则是以数据作为抽象对象的，你关心的应该是数据如何处理，而不是去如何拆解任务，关心资源如何被分配，这其中涉及的概念比如Job,Stage,task你最好都不要管，RDD自己来决定。Ray 是一个任务级别分配的分布式框架, Ray的系统层是以Task为抽象粒度的，用户可以在代码里任意生成和组合task，比如拆分成多个Stage,每个Ta
转载
2024-03-18 08:34:51
90阅读
总览tf.distribute.Strategy是一个TensorFlow API，用于在多个GPU，多个计算机或TPU之间分配培训。使用此API，您可以在代码更改最少的情况下分发现有模型和培训代码。设计tf.distribute.Strategy时要牢记以下关键目标：易于使用并支持多个用户细分，包括研究人员，ML工程师等。开箱即用地提供良好的性能。轻松切换策略。将tf.distribute.St
分布式训练框架的实现逻辑学习笔记1、Why?深度学习模型尺寸逐渐扩大，训练数据量显著上升。为了更好利用训练资源，提高效率。2、 分布式训练原理主要两种思路：一是模型并行，另一个是数据并行。（1） 模型并行即将一个模型分拆为多个小模型，分别放在不同设备上，每个设备可跑模型的一部分(例如，UNet网络就是将模型拆为两部分，分别在两块卡上训练)。 存在的问题：模型在训练时需要更新梯度等，使得模型各部分之
转载
2024-10-11 17:22:56
234阅读
# 深度学习分布式训练
在深度学习领域中，大部分的模型训练都需要大量的计算资源和时间。为了加快模型训练的速度，可以采用分布式训练的方法，将计算任务分配给多台计算机同时进行计算。其中，Ray是一个适用于分布式训练的开源框架，它提供了简单而高效的API，可以方便地实现分布式训练任务。
## Ray框架简介
Ray是由UC伯克利分校RISELab开发的一个快速和简单的分布式执行框架。它提供了并发性
原创
2024-03-18 03:54:21
420阅读
关于几个坑1，ray-ml 的images 里的cuda 版本 和pytorch 版本 还有node 节点的驱动必须对应，否则在跑训练的时候，显卡驱动会提示，cuda 版本不匹配，导致无法启动，但是tesla 版本的显卡就不会有这样的问题，比如a6000和a100 但是我在3090上遇到了这个问题，具体原因，查看大牛文档，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/361545
原创
2023-04-27 17:36:50
1663阅读
并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容。我们需要利用多个核心或多
转载
2022-03-27 16:45:03
327阅读
在项目实战过程中，我们往往会采用爬虫框架来实现抓取，这样可提升开发效率、节省开发时间。而 pyspider 就是一个非常优秀的爬从框架，它的操作便捷、功能强大、利用它我们可以快速方便地完成爬虫的开发。pyspider 框架介绍pyspider 是由国人 binux 编写的强大的网络爬从系统，它带有强大的 WebUI、脚本编辑器、任务监控器、项目管理以及结果处理器，它支持多种数据库后端、多种消息队列
重磅干货，第一时间送达前面介绍了torchvison框架下Faster-RCNN对象检测模型使用与自定义对象检测的数据集制作与训练。在计算机视觉所要面对的任务中，最常见的就是对象检测、图像语义分割跟实例分割，torchvision支持Mask-RCNN模型的调用与自定义数据训练，可以同时实现对象检测与实例分割任务。本文主要跟大家分享一下如何使用mask-rcnn网络实现对象检测与实例分割，下一篇将
转载
2024-06-13 19:57:03
29阅读
已有条件：已经安装好hadoop2.7.7和JDK1.8.并且集群可以运行。 其中有master，slave1,slave2.安装包：spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz（这里要根据自己的情况定）一， 下载安装包上传到主节点master上，并用scp命令将它们传到slave1,slave2的bigdata目录下。如下图所示： 二， 分别在三台机器上将它们解压，改名字。并且分别
转载
2024-07-01 17:09:47
104阅读
一、简介 Celery是由Python开发、简单、灵活、可靠的分布式任务队列，其本质是生产者消费者模型，生产者发送任务到消息队列，消费者负责处理任务。Celery侧重于实时操作，但对调度支持也很好，其每天可以处理数以百万计的任务。特点：简单：熟悉celery的工作流程后，配置使用简单高可用：当任务执行失败或执行过程中发生连接中断，celery会自动尝试重新执行任务快速：一个单进程的celery每
转载
2023-11-06 11:00:00
298阅读
1、TiDB：说明：PingCAP 公司基于 Google Spanner / F1 论文实现的开源分布式 NewSQL 数据库。 开源分布式 NewSQL 关系型数据库 TiDB 是新一代开源分布式 NewSQL 数据库，模型受 Goog
转载
2024-07-22 16:10:59
50阅读
Scrapy单机架构上图的架构师一种单机架构, 只在本机维护一个爬取队列, Scheduler进行调度, 而要实现多态服务器共同爬去数据关键就是共享爬取队列.Scrapy不可以自己实现分布式 : 1. 多台机器上部署的scrapy灰鸽子拥有各自的调度器, 这样就使得多态机器无法分配start_urls列表中的url(多台机器无法共享同一个调度器) 2. 多台机器爬取到的数据无法通过同一个管道对
转载
2024-08-14 23:59:15
59阅读
人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。目录简介构建步骤实现方式Demo演示一、简介1. 使用单台机器或者单个GPU/CPU来进行模型训练，训练速度会受资源的影响，因为毕
转载
2024-08-18 14:35:06
68阅读
摘要：Ray的定位是分布式应用框架，主要目标是使能分布式应用的开发和运行。Ray是UC Berkeley大学 RISE lab（前AMP lab） 2017年12月 开源的新一代分布式应用框架（刚发布的时候定位是高性能分布式计算框架，20年中修改定位为分布式应用框架），通过一套引擎解决复杂场景问题，通过动态计算及状态共享提高效率，实现研发、运行时、容灾一体化Ray架构解析业务目标Ray的定位是分布式应用框架，主要目标是使能分布式应用的开发和运行。业务场景具体的粗粒度使用场景包括弹
原创
2021-05-28 11:11:18
1119阅读
