开源自主人工智能代理框架。使开发人员能够快速可靠地构建、管理和运行有用的自主代理。
《docker-compose真香》详细讲述docker-compose容器编排工具的用法,实际上容器编排yml文件在进化到版本3的时候,docker-compose更像是被定义为 适用于开发、测试环境的容器编排工具。
数据科学开发环境配置起来让人头疼,会碰到包版本不一致、错误信息不熟悉和编译时间漫长等问题。这很容易让人垂头丧气,也使得迈入数据科学的这第一步十分艰难。而且这也是一个完全不常见的准入门槛。 还好,过去几年中出现了能够通过搭建孤立的环境来解决这个问题的技术。本文中我们就要介绍的这种技术名叫Docker。Docker能让开发者简单、快速地搭建数据科学开发环境,并支持使用例如Jupyter notebooks等工具进行数据探索。 要使用Docker,我们要先下载含有相关包package和数据科学工具的镜像文件。之后
Docker 容器不会自动看到您系统的 GPU。这会导致依赖 GPU 的工作负载(例如机器学习框架)的性能降低。以下是将主机的 NVIDIA GPU 公开给容器的方法。
SecretFlow是一款功能强大的隐私保护数据分析和机器学习统一框架,为了实现框架功能,该工具实现了下列技术方法:
一、Ubunutu20.4系统设置root登录及密钥登录 1、进入服务器主界面,将系统更换为Ubuntu20.4 https://console.cloud.tencent.com/cvm/insta
但在开始之前,先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码,这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
作为DevOps交付流水线的开发者,为支持CI/CD中各项任务的自动化,都需要依赖多种包管理工具来下载各种相关的工具,比如针对产生最终交付件的构建过程,就需要在构建流程的第一步,自动地把相关工具,如Curl、wget、Maven、Gradle、npm等等,下载到CI服务器。这些工具的下载,通常都需要依靠对应的公网服务器和包管理工具来支持。而这样通过公网来下载工具,有时会遇到稳定性的问题,也就是所谓的环境问题,导致工具下载失败,进而导致构建任务的失败。因此,我们需要引入新的技术来克服这些问题,保证工具包下载的稳定和可靠。
容器技术并不难理解,简单说的话,就是在 Linux 基础上,通过约束与约束,来创造出一个进程边界,让不同容器之间形成一种隔离实例的效果。
Docker是一个开源的应用容器引擎——越来越多的人将它用于开发和分发上。即时环境设置、平台独立应用、即时解决方案、更好的版本控制、简化维护。可以说Docker是有很多好处的。 但是,当涉及到数据科学和深度学习时,你必须记住所有Docker标志,以便在主机和容器之间共享端口和文件,从而创建不必要的run.sh脚本,并且处理CUDA版本和GPU共享。如果你见过下面这个错误,你就会知道这个错误带来的麻烦: $ nvidia-smi Failed to initialize NVML: Driver/libr
描述:NVIDIA Container Toolkit(容器工具包)使用户能够构建和运行 GPU 加速的容器,该工具包括一个容器运行时库和实用程序,用于自动配置容器以利用 NVIDIA GPU。
机器之心发布 来源:百度PaddlePaddle 不久之前,机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏,为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。在解析过 PaddlePaddle 框架之后,从这篇文章开始上手,安装 PaddlePaddle。 环境 系统:Ubuntu 16.0.4(64 位) 处理器:Intel(R) Celeron(R) CPU 内存:8G Windows 系统的安装 PaddlePaddle 目前还不支持 Windows,如果读者直接在 Windows 上安装 Pa
如何贡献文档 PaddlePaddle的文档包括英文文档 doc 和中文文档 doc_cn 两个部分。文档都是通过 cmake 驱动 sphinx 编译生成,生成后的文档分别存储在编译目录的 doc 和 doc_cn 两个子目录下。 也可以利用PaddlePaddle 工具来编译文档,这个情况下所有的文件会存在整理过的的文件目录 .ppo_workspace/content 下。 1 如何构建文档 PaddlePaddle的文档构建有三种方式。 A.使用PaddlePaddle.org工具 这个是目前推
Docker hub 是 Docker 官方维护的一个公共仓库,大部分需求都可以通过在 Docker hub 中直接下载镜像来完成。接下来,来看一下怎么与 Docker hub 进行交互,包括登陆登出以及将本地镜像推送到 Docker hub 等...
Toolkit:支持MyBatis、Json、XML、Base64等操作的工具包。
今天给大家介绍的是一款名叫Commando VM的渗透测试虚拟机,这是一款基于Windows的高度可定制的渗透测试虚拟机环境,目前该产品已发布了正式的发行版,可用于渗透测试和红队研究中。
使用 Nvidia 官方 Docker 镜像折腾 Stable Video Diffusion 的时候,发现 OpenCV 社区有一个古怪的 issue 需要手动解决,所以顺手写了一个能够自动修复的小工具。
我们通过 OLTP(联机事务处理)系统实时处理用户数据,还需要在 OLAP(联机分析处理)系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。
这是ansible用于创建host、guest的playbook脚本和设置。
渗透测试是对计算机系统及其物理基础设施发起授权的、模拟的攻击,以暴露潜在的安全弱点和漏洞的实践。
本篇文章聊聊如何使用 GGML 机器学习张量库,构建让我们能够使用 CPU 来运行 Meta 新推出的 LLaMA2 大模型。
在容器镜像场景,alpine总是让人着迷,拥有最小的包管理器apk,使得alpine的最小容器镜像大小可以只要7M, 大大的减小了基于此做的容器镜像大小。但是alpine使用 musl libc,而不是 glibc 作为 C 库,可能会影响到一些应用的兼容性,如 NVIDIA 的官方 CUDA 驱动和工具包是针对基于 glibc进行构建和测试,musl libc 存在兼容性问题。如果强行安装GNU glibc,又非常麻烦。
PaddlePaddle目前还不支持Windows,如果读者直接在Windows上安装PaddlePaddlePaddle的话,就会提示没有找到该安装包。如果读者一定要在Windows上工作的话,笔者提供两个建议:一、在Windows系统上使用Docker容器,在Docker容器上安装带有PaddlePaddle的镜像;二、在Windows系统上安装虚拟机,再在虚拟机上安装Ubuntu。
昨日,NVIDIA发布了Deepstream6.3版本(增强视觉AI可能性:DeepStream 6.3推出GXF和多架构容器支持),让我们看看,到底更新了啥?
近日,Docker 创始人 Solomon Hykes 对外宣布推出全新产品 Dagger,Dagger 是一个全新的 DevOps 平台,目的是为开发者解决 DevOps 流程上的一些问题。目前 Dagger 已经获得 2000 万 A 轮融资,本轮融资由 Redpoint Ventures 领投,GitHub 前 CEO Nat Fireman、Red Hat 前 CTO Brian Stevens 、Reddit 前 CEO Ellan Pao 等大佬参投。
作为一个程序员,在日常工作中,我们往往对于程序的运行情况十分关注,而随着计算机系统变得越来越复杂,人们想要详细地了解软件和系统内核的行为也变得越来越困难,这导致在计算机系统中,“黑天鹅”事件越来越多,甚至很多“黑天鹅”事件其实是长期没有被发现的“灰犀牛”事件。因此,从系统中收集和分析数据显得至关重要。此时,一个能够监控、嗅探内核运行状态的工具包就显得十分重要了,BPF 就是这样一个工具包。
Snyk 做人发布了2019年开源安全现状调查报告,这是一家针对开源项目提供安全服务的知名公司。
2月27日,英伟达图像处理系列公开课第一期线上开播,跟数百位开发者同学共同探讨了如何利用 NVIDIA 迁移式学习工具包和Deepstream实现实时目标检测。
当开始从事数据科学相关行业的时候,很多人都会被各种各样的可用工具所困扰。 有一些与这个问题相关的可用指南。例如“对于不擅长编程者的19日数据科学工具(链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/05/19-data-science-tools-for-people-dont-understand-coding/)”或“Python学习数据科学的完整教程(链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/com
无论是第一次设置TensorFlow的新手数据科学爱好者,还是使用TB级数据的经验丰富的AI工程师,安装库、软件包或者框架总是一个困难又繁琐的过程。但是像Docker这样的集装箱化工具正在彻底改变着软件的可重复性,只不过它们还没有在数据科学和人工智能社区中流行起来。但随着机器学习框架和算法的不断发展,我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具,尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具。
前两天正好研究了一下GraalVM,偶然间看到昨天周大在华章的直播里也分享了一波GraalVM,顺便就蹭蹭这个热度吧。
有在关注容器逃逸漏洞,最近在github上发现了一款零依赖Docker/K8s渗透工具包,集成了多个漏洞PoC/EXP,可轻松逃脱容器并接管K8s集群。
NIM(NVIDIA 推理微服务)是一个虚拟化容器,用于提供 AI 功能;该技术将为 NVIDIA AI 应用商店提供支持。
CUDA / Compute Unified Device Architecture / CUDA Toolkit / 工具包
Intel oneAPI 是一种统一的跨架构的的编程模型,提供了CPU、GPU、FPGA、专用加速器的产品。
大多数 Python 的初学者们都曾为配置环境问题或者选择便利的编辑器等问题头疼,所以这里推荐使用 Anaconda 来管理你的安装环境和各种工具包。
摘要: 开源是技术创新和快速发展的核心。这篇文章向你展示Python机器学习开源项目以及在分析过程中发现的非常有趣的见解和趋势。 我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目,发现sc
链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html
Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda、pycharm等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
这个问题就是我写这篇文章的初衷。我找出了22个最常用的 Python 包,希望能给你一些启发。
今天给大家分享最近一年内PyPI上下载量最高的Python包。现在我们来看看这些包的作用,他们之间的关系,以及为什么如此流行。 1. Urllib3:8.93亿次下载 Urllib3 是 Python 的 HTTP 客户端,它提供了许多 Python 标准库没有的功能。
Anaconda也自带一个包管理工具conda,并具有自己的包仓库和服务器。下面简单介绍一下conda:
2017 年 1 月, FAIR (Facebook AI Research )发布 PyTorch。
我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目。 1. Scikit-learn(重点推荐) www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Pyth
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