项目简介kani 是一个轻量级且高度可破解的框架，用于基于聊天的语言模型，具有工具使用/函数调用功能。...与其他 LM 框架相比，kani 不那么固执己见，并且对重要的控制流部分提供了更细粒度的可定制性，使其成为 NLP 研究人员、爱好者和开发人员的完美选择。...kani 开箱即用地支持 OpenAI 模型和 LLaMA v2，并具有与模型无关的框架来添加对更多模型的支持。...特征 轻量级和高级 - kani 实现了通用样板来与语言模型交互，而不强迫您使用固执己见的提示框架或复杂的特定于库的工具。 与模型无关 - kani 提供了一个简单的接口来实现：令牌计数和完成生成。...kani 优雅地提供有关幻觉参数和错误的反馈，并允许模型重试调用。 您控制提示 - 没有隐藏的提示黑客。与其他流行的语言模型库不同，我们永远不会为您决定如何格式化您自己的数据。
TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架，并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案，TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展，在它的支持下...，为了能够让开发者尽快熟悉相关知识，TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型，它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。...在2018年Google I/O大会上，TensorFlow.js小组的工程师就介绍了该框架分层的结构设计，除了最底层为了解决编程语言和平台差异的层次外，为了对不同的工作性质的开发者实现更好地支持，TensorFlow.js...；低阶API也被称为Core API，通常用于支持研究人员对神经网络实现更底层的细节定制，使用起来难度也更高。...，通常取值为32~512 epochs指定整个训练集上的数据的总循环次数 shuffle指是否在每个epochs中打乱训练样本的次序 callbacks指定了训练过程中的回调函数
作者：Vincent Behar 现在 Jenkins X 已经与Grafana[1]在可观察性[2]方面进行了坚实的集成，是时候开始构建有趣的东西了！ 第一个是追踪你所有的流水线： ?...有了它，你可以很容易地看到所有流水线、阶段和步骤的时间。这是方便了检查“缓慢”的流水线，并迅速看到较慢的步骤。...但是，如果你更喜欢将它们导出到不同的目的地，这非常容易，而且多亏了OpenTelemetry 收集器[5]，你可以导出到许多不同的服务。你可以在这里[6]和这里[7]看到完整的列表。...你如何从自己的 Jenkins X 集群中获益? 你只需要启用可观察性堆栈，正如可观察性管理指南[9]中解释的那样。...然后，触发一个流水线，完成之后，转到 web UI，并单击右上角的“Trace”按钮。就是这样！ 接下来是什么？ 这只是 Jenkins X 原生追踪支持的第一步，敬请期待！
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在开始一个新的机器学习项目时，难免要重新编写训练循环，加载模型，分布式训练……然后在Debug的深渊里看着时间哗哗流逝，而自己离项目核心还有十万八千里...虽然这世上已经有了神器Keras，能用几条语句就轻松组建一个神经网络，但一想到它是站在Tensorflow的肩膀上，就让人不禁想起江湖中的那句传说： PyTorch 真香！...甚至是在1024个节点上以1024个GPU进行训练，也是开箱即用： trainer = Trainer(nb_gpu_nodes=128, gpus=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]）...(model) 只要确保它的正确执行，只需一个Trainer，计算集群（SLURM），Debug，分布式训练就通通不在话下了。...就算真的要比，Lightning可是开箱即用的，不仅如此，在高性能计算、调试工具和可用性方面，小哥都对Lightning充满信心。他自信地甩出了三张对比表格： ? ? ? 嗯，PyTorch真香！
Tensorflow是目前比较流行的深度学习框架，本文着重介绍tensorflow框架是如何支持分布式训练的。...数据并行示例 相比较模型并行，数据并行方式能够支持更大的训练规模，提供更好的扩展性，因此数据并行是深度学习最常采用的分布式训练策略。...Tensorflow estimator接口唯一支持的停止训练的条件就全局训练步数达到指定的max_steps。...最后，tensorflow官方终于也在1.11版本中支持了allreduce的分布式训练策略CollectiveAllReduceStrategy，其跟estimator配合使用非常方便，只需要构造tf.estimator.RunConfig...，其他部分的代码跟开发单机的程序是一样的， 可以参考下面的资料： 基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列: 开篇 基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列
新集群中高性能网络结构的效率、一些关键的存储决策，再加上每个集群中的 24576 个 NVIDIA Tensor Core H100 GPU，使两个集群都能够支持比 RSC 集群可支持的模型更大、更复杂的模型...另一个集群则采用 NVIDIA Quantum2 InfiniBand 结构。这两种解决方案都互连 400 Gbps 端点。...Meta 新集群的存储部署通过用户空间中的本地 Linux 文件系统 (FUSE) API 来满足 AI 集群的数据和检查点需求，该 API 由 Meta 的「Tectonic」分布式存储解决方案提供支持...下显示了当大量 GPU 以预期性能最高的通信大小相互通信时，AllGather 集体性能（以 0-100 范围内的标准化带宽表示）。 与优化的小型集群性能相比，大型集群的开箱即用性能最初很差且不一致。...大规模识别出导致整个训练停滞的出错 GPU 非常困难。Meta 正在构建诸如异步调试或分布式集体飞行记录器之类的工具，以公开分布式训练的细节，并帮助以更快、更简单的方式识别出现的问题。
软件介绍 OwnCast 是一款自托管的开源直播软件，提供了一种简单的方式来创建和管理属于自己的直播频道。它具有强大的功能和灵活的配置选项，可以让用户轻松地搭建自己的直播服务。...功能特点如下 快速简便的安装：OwnCast提供了快速的安装过程，使用户能够在几分钟内完成软件的安装和配置，无需太多的技术知识。...多种视频输入源支持：OwnCast 支持多种视频输入源，包括本地文件、摄像头、RTMP 流等。用户可以根据需要选择最适合自己的输入源，以便提供高质量的直播内容。...自动转码和自适应码率：OwnCast 可以根据观众的网络条件自动调整视频的码率，以确保观看体验的流畅性。同时，它还支持自动转码，可以将用户上传的视频文件进行自动处理，以适应不同的设备和网络环境。...它的简单配置和灵活性使得其成为自托管直播软件的一个不错的选择。
有了这两个解决方案，Meta就能够评估这些不同类型的互连是否适合大规模培训以及是否具有可扩展性，从而为Meta今后如何设计和构建更大、更大规模的集群提供更多经验。...分布式存储解决方案版本提供支持。...从图中可以看到，小型集群性能（整体通信带宽和利用率）开箱即达到90%+，但未经优化的大型集群性能利用率非常低，从10%到90%不等。...在优化整个系统（软件、网络等）后，看到大型集群性能恢复到理想的90%+范围。 与优化后的小型集群性能相比，Meta的大型集群开箱即用性能最初较差且不一致。...在大规模训练中，识别导致整个训练工作停滞的问题GPU变得非常困难。 Meta正在开发desync调试或分布式集体飞行记录器等工具，以揭示分布式训练的细节，帮助以更快、更简单的方式发现问题。
译者：univeryinli 后端 torch.distributed 支持三个后端，每个后端具有不同的功能。下表显示哪些功能可用于CPU/CUDA张量。...仅当用于构建PyTorch的实现支持时，MPI才支持CUDA。...（例如，在安装了MPI的主机上构建PyTorch） 哪个后端使用？ 在过去，我们经常被问到：“我应该使用哪个后端？”。 经验法则 使用NCCL后端进行分布式 GPU 训练。...使用Gloo后端进行分布式 CPU 训练。 具有InfiniBand互连的GPU主机 使用NCCL，因为它是目前唯一支持InfiniBand和GPUDirect的后端。...GPU主机与以太网互连 使用NCCL，因为它目前提供最佳的分布式GPU训练性能，特别是对于多进程单节点或多节点分布式训练。如果您遇到NCCL的任何问题，请使用Gloo作为后备选项。
如今，对 AI 任务所需算力总量的度量单位已经进入 PD 时代（PetaFlops/s-day），即用每秒千万亿次的计算机完整运行一天消耗的算力总量作为度量单位。...在 AI 领域，大家关注的焦点主要包括各种各样的数据集，以及诸如 Caffe、TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，还有像 Horovod 这样的分布式训练框架。...除此之外，在完成对 Mellanox 的收购之后，英伟达在高性能网络领域的 Infiniband、RDMA、GDR 等技术也充分支持了多 GPU 服务器节点直接的互联，为“Scale out”的部署奠定了基础...这种模式已经对分布式训练框架和模式产生了重大影响。接下来的问题是，如何支持这种设备类型的操作系统？如何支持如此大规模的设备内存？ 这些都是未来技术发展的方向和挑战。...我们的技术提供了更灵活和可编程的解决方案，解决了这些问题。第二，我们支持超低延迟特性。第三，我们支持用于分布式训练中的 MPI 消息传递这种集体通信。
具体来说，Keras 3.0完全重写了框架API，并使其可用于TensorFlow、JAX和PyTorch。 任何仅使用内置层的Keras模型都将立即与所有支持的后端配合使用。...不过新的分布式API目前仅适用于JAX后端，TensorFlow和PyTorch支持即将推出。 为适配JAX，还发布了用于层、模型、指标和优化器的新无状态API，添加了相关方法。...在旧版Keras 2中开发的预训练模型通常也可以在Keras 3中使用TensorFlow后端开箱即用。...如果旧版模型仅使用了Keras内置层，那么也可以在Keras 3中使用JAX和PyTorch后端开箱即用。...您是否需要等到像FlashAttention v2这样的重要特性在JAX、TensorFlow和PyTorch 上都可用后，才能在 Keras 中使用它？还是说您只能在某些特定后端中使用它？
PyTorch 带有 4 个这样开箱即用的运算符，它们都在元素级别工作： dist.ReduceOp.SUM, dist.ReduceOp.PRODUCT, dist.ReduceOp.MAX, dist.ReduceOp.MIN...如果 GPU 主机 具有 InfiniBand 互连 使用 NCCL，因为它是目前唯一支持 InfiniBand 和 GPUDirect 的后端。...如果 GPU 主机 具有以太网互连 使用 NCCL，因为它目前提供了最好的分布式 GPU 训练性能，特别是对于多进程单节点或多节点分布式训练。...具有 InfiniBand 互连的 CPU 主机 如果您的 InfiniBand 已启用 IP over IB，请使用 Gloo，否则，请改用 MPI。...我们计划在即将发布的版本中添加对 Gloo 的 InfiniBand 支持。 具有以太网互连的 CPU 主机 使用 Gloo，除非您有特定原因一定需要使用 MPI。
，并能提供前所未有的高带宽互连的计算密度。...Lake Crest 的另一项重要创新是数据传输，并拥有高带宽互连——具有 6 个用于 3D 环面互连的双向链接，这些链接比 PCIe 快 20 倍。...与开箱即用的性能相比，它经过硬件级别的优化后，可在 2S Intel Xeon 处理器 E5 2699v4 上实现高达 123 倍的提速。 ?...它具有适于深度学习训练负荷的高度分布式多节点扩展，能实现高于 KNL 2.5 倍的单精度性能提升。分布式多节点扩展可以越过多达 72 个内核。...据英特尔报告称，与在 2S 英特尔 Xeon 处理器 E5 2699 v4 中开箱即用的性能相比，它能以优化为基础，实现高达 340 倍的性能提升用于训练 TensorFlow 中的 VGG 模型。
主要功能 1Remote 的出色之处不仅仅是多协议支持，它在细节功能上的打磨也让人眼前一亮。...3、多显示器支持 对于从事远程运维或开发的用户来说，1Remote 的多显示器支持无疑是个福音。...5、界面定制与多语言支持 为了更好地满足全球用户的需求，1Remote 提供了多语言支持，并允许用户随意切换主题和界面布局。...6、开箱即用 不同于一些复杂的远程工具需要繁琐的安装步骤，1Remote 可以直接通过下载 exe 文件解包使用，无需安装。...这种“开箱即用”的设计让1Remote 能快速融入你的工作流，免去繁琐的安装过程，特别适合那些经常在不同设备间切换工作的用户。
InfiniBand Architecture是为大规模数据中心设计的软件定义网络架构，它的设计旨在实现最高效的数据中心互连基础设施。...InfiniBand原生地支持SDN、Overlay和虚拟化等网络技术，是一种开放标准的高带宽、低时延、高可靠的网络互连。...相较于其他互连解决方案，IBTA通过制定并执行其路线图，在高性能通信和计算卸载方面更积极地推动了相关产品的开发，确保为数据中心设计最先进的基础设施。...InfiniBand还支持远程直接内存访问 (RDMA)，允许在系统间传输数据而不涉及CPU。 问：InfiniBand是开放标准吗？ 答：是的，InfiniBand是一种开放标准。...问：智能设备能否依靠以太网实现互连？ 答：许多智能设备依靠以太网实现互连和通信。以太网是一种广泛使用的成熟网络技术，支持各种仪器和应用。 问：InfiniBand如何提高网络可靠性？
【新智元导读】 TensorFlow Serving 开源的一年半时间里取得了许多进展和性能提升，包括开箱即用的优化服务和可定制性，多模型服务，标准化模型格式，易于使用的推理API等。...本文是研究团队撰写的回顾，并提出接下来创新的方向是Granular batching和分布式模型服务。 自从2016年2月 TensorFlow Serving 开源以来，我们做了一些重大改进。...在过去一年半的时间里，在我们的用户和公司内外的合作伙伴的帮助下，TensorFlow Serving 得以提供先进的性能、最佳的实践和标准: 开箱即用的优化服务和可定制性：我们现在提供一个预构建的规范服务二进制文件...为了支持更高级的用例，我们支持一个较低级的基于 tensor 的API（预测）和一个允许多任务建模的新的多重推理API。...分布式模型服务：我们将模型分片（model sharding）技术作为处理模型的一种方法，这些模型由于太大而无法适应一个服务器节点，或者不能以节省内存的方式共享子模型。
它使得部署新的算法和实验变得更加容易，同时保持了相同的服务器架构和API。而且，它还提供了TensorFlow模型的开箱即用的集成，但是可以很容易地扩展为其他类型的模型和数据。...机器学习(ML)服务系统需要支持模型版本控制(对带有回滚（rollback）选项的模型更新)和多个模型(通过A/B测试进行试验)，同时确保并发模型（concurrent model）在低延迟的硬件加速器...在过去一年半的时间里，TensorFlow Serving逐步拥有了先进的性能、最佳的实践和标准: 开箱即用的优化服务和可定制性:我们现在提供了一个预先构建的规范化服务二进制文件，用AVX对CPU进行了优化...为了支持更高级的用例，我们支持一个较低级的基于tensora的API(预测)和一个支持多任务建模的新的多推理（multi-inference）API。...分布式模型服务:因为这些模型太大而不能放在一个服务器节点上，或者以一种内存有效的方式共享子模型，所以我们将模型分片（sharding）技术作为一种处理模型的方法。
方小牛、GRAID 客户支持暨市场营销经理陈亮志等嘉宾同台分享，阐述 GreatSQL与NVIDIA InfiniBand NVMe SSD联合进行性能测试的实践成果和优化经验。...NVIDIA 使用 InfiniBand 网络 NVMe over Fabric 的 SSD 池化方案，实现了多台服务器共享 NVMe SSD，在配置 NVMe SSD 上配置高性能分布式块存储系统，将逻辑的...、大规模易扩展的通信技术，是世界领先的超级计算机的互连首选。...NVDIA InfiniBand 介绍 本次万里数据库开源生态负责人叶金荣老师的分享，详细讲解了在 NVIDIA InfiniBand NVMe SSD 设备上，对 GreatSQL 进行性能测试的实战和优化经验...分支，专注于提升MGR可靠性及性能，支持InnoDB并行查询特性，是适用于金融级应用的MySQL分支版本。
目前网卡厂商提供的高速互联技术 Infiniband 或者 RoCE，使得多机通信效率大幅提升，但是成本也大大增加，如何在 25G 或 50G VPC 网络环境下提升分布式训练系统的通信效率成为公有云厂商亟需解决的问题...TACO-Training TACO-Training 是腾讯云异构计算团队基于 IaaS 资源推出的 AI 训练加速引擎，为用户提供开箱即用的 AI 训练套件。...在 VPC 的环境下，相比传统的内核协议栈，HARP 提供了以下的能力： 支持全链路内存零拷贝，HARP 协议栈提供特定的 buffer 给应用，使应用的数据经过 HARP 协议栈处理后由网卡直接进行收发...， 4机32卡 V100： 双机16卡 A100： 注意：黑石 A100+RDMA 的产品测试需要额外的环境配置，TACO 镜像暂不支持。...总结 本文首先介绍了当前分布式训练的现状以及面临的问题，然后介绍了腾讯云在分布式训练方面的底层优化与探索，引出业内首个自定义网络协议栈—— HARP。
它具有极高的性能，可量化的可用性，预先集成，开箱即用，更低的TCO，更高的ROI，适用场景广泛，同时也符合数据中心的发展趋势。...那你可能会有疑问，现在SSD已经非常普及，各大存储厂商的AFA（全闪阵列）产品比比皆是，是否只需将原先架构中的集中式存储替换成更新的型号就可以了？答案是否定的。...而沃趣科技即将发布的新一代一体机QData T5，将会直接支持100Gb/s的网络作为内部互联，至少能提供40GB/s的吞吐量，可以满足PB量级的数据仓库场景。...数据库一体机这样经过预先集成、测试、优化，开箱即用的产品，可以帮助用户节省大量的资源，让他们有更多的时间和精力去关注业务本身，毕竟对于企业来说如何发展业务，制造更多利润才是核心，IT架构都是为了更好地支撑业务而服务的...它具有极高的性能，可量化的可用性，预先集成，开箱即用，更低的TCO，更高的ROI，适用场景广泛，同时也符合数据中心的发展趋势。 以上是本次的分享，感谢大家！
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