理想的情况是你将GPU和CPU结合起来用于数据工程和数据科学的工作负载。典型的机器学习工作流程涉及数据准备、模型训练、模型评分和模型拟合。...启用GPU以后，数据科学家可以共享CDSW节点上可用的GPU资源。用户可以按需申请GPU实例的数量，最高不超过节点的可用总数，然后在运行期间将其分配给正在运行的会话或者作业。...2.启用GPU的限制 ---- 1.CDSW只支持启用CUDA的NVIDIA的GPU卡。 2.CDSW不支持单一部署环境下异构的GPU硬件。 3.CDSW默认不支持包含NVIDIA库的引擎镜像。...3.3.在GPU节点上启用Docker NVIDIA Volumes ---- 为了让Docker容器能够使用GPU，先前安装的NVIDIA驱动程序库必须合并到以命名的单个目录中...以下命令的输出也会指出具有GPU的节点 cdsw status （可左右滑动） 3.5.创建定制的CUDA引擎镜像 ---- CDSW默认打包的基础引擎镜像(docker.repository.cloudera.com
作者 | Revolver 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 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。...在这篇文章中，我将展示如何使用docker和python工具包 datmo 为任何流行的数据科学和AI框架快速配置环境。 一....如何使用docker 首先要理解Docker的三个概念：镜像、容器、仓库。...这里以TensorFlow机器学习框架搭建为例讲解如何利用docker快速搭建环境。 首先你需要安装并启动Docker。如果要使用GPU则安装nvidia-docker。
但是在数据科学和深度学习方面，使用 Docker 有一些阻碍。...你必须记住所有的 Docker 标志，以在主机和容器之间共享端口和文件，创建不必要的 run.sh 脚本，并处理 CUDA 版本和 GPU 共享。...Docker 你不想让海量的库污染你的计算机，也害怕版本出现问题。同样，你不必亲自构建和安装——通常，软件已为你创建好了，并包装在图像中。...开始 TensorFlow 服务 现在我们准备好利用上述所有工具的优点。比如，我们运行一个 Tensorflow GPU 启用的 Docker 容器。...在项目目录中创建具有以下内容的 docker-compose.yml 文件： version: '3' services: tf: image: gcr.io/tensorflow/tensorflow
参考链接： 人工智能环境 作者 | Revolver 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。...在这篇文章中，我将展示如何使用docker和python工具包 datmo 为任何流行的数据科学和AI框架快速配置环境。 一....如何使用docker 首先要理解Docker的三个概念：镜像、容器、仓库。 ...这里以TensorFlow机器学习框架搭建为例讲解如何利用docker快速搭建环境。 首先你需要安装并启动Docker。如果要使用GPU则安装nvidia-docker。
Python 具有开发速度快的特点，Caffe、TensorFlow 等主流深度学习框架都对其支持。...动机：商业上喜欢快捷、且由数据驱动的洞见，因此他们聘请了数据科学家来处理这些任务。实践性的数据科学是探索性、迭代性的过程，这个过程要求大量的计算资源和时间。...数据科学家经常使用 Jupyter notebook 以更好地支持这种探索性的迭代，同时更倾向于使用 GPU 以加速 Tensorflow 项目的计算。...那数据科学的工具（如 Jupyter 和 GPU 等）嵌入 Docker 和 Kubernets 会更有效吗？也许这样更节约时间和内存，我前面已经用过了其他版本，但现在的环境配置是比较优秀的。...安装和确认 CUDA 能访问 GPU 使用英伟达的 CUDA 库取得访问 GPU 的权限。
这意味着你需要为你的NVIDIA GPU安装特定的驱动程序，并且CUDA库必须与你的驱动程序和你想要使用的框架兼容。 随着容器彻底改变了软件开发的世界，现在它们也可以帮助数据科学家构建更健壮的环境。...有一件事是肯定的:数据科学可以从软件开发领域学到一些东西。 NVIDIA NGC是一个软件中心，提供gpu优化框架、预训练模型和工具包来培训和部署生产中的AI。...它是一个容器注册中心，包含训练模型所需的所有工具:无论您使用的是caffee2、Pytorch、Tensorflow、Keras、Julia还是其他工具都没有关系。...我们现在进入了容器，让我们看看是否一切正常。 正如你从图片中看到的，GPU是可用的，tensorflow可以使用它。 ?...> 最后总结 在本教程中，我们发现使用NVIDIA NGC的图像创建一个具有所有库和工具的生产就绪环境是多么容易。
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。...Docker的话，必须要有来自NVIDIA的实用工具——它确实简化了Docker容器内的GPU的使用。...开始一个TensorFlow服务 现在，让我们运行一个Tensorflow GPU-enable Docker容器。...在项目目录中创建包含以下内容的docker-compose.yml文件: version: '3' services: tf: image: gcr.io/tensorflow/tensorflow...优点 忘记了GPU设备共享 你不用再担心Nvidia的驱动版本了 我们去掉了命令标志，支持干净和简单的配置 不再是管理容器状态的名称标志 广为人知的文档和广泛使用的实用程序 你的配置已经准备好了像Kubernetes
GPU虚拟化简介 GPU是一种用于矩阵计算的PCIe设备，一般用于解码、渲染和科学计算等并行计算场景，不同场景对GPU使用方式不同，使用的加速库也各不相同，本文提到的GPU虚拟化主要针对科学计算场景...容器层面的虚拟化则有两个思路，一个是将GPU纳入cgroup管理，目前尚未有成熟的提案，短期内难以实现，二是基于GPU驱动封装实现，用户根据需要对驱动的某些关键接口（如显存分配、cuda thread创建等...然而Nvidia的容器层GPU方案仅支持将整块卡映射到容器，无法在容器之间共享同一张卡，而GPU卡作为专用芯片算力强大且价格昂贵，无法共享情况下往往造成大量资源浪费，为此腾讯基于k8s的device plugin...vcuda库是一个对nvidia-ml和libcuda库的封装库，通过劫持容器内用户程序的cuda调用限制当前容器内进程对GPU和显存的使用。...接口，供用户采集gpu使用信息，目前支持： 数据种类：【显存request（总量）/用量】和【算力(utilization)（总量）/用量】 数据维度：容器名、命名空间、pod名、节点ip
为了使分布式深度学习/机器学习应用程序易于启动，管理和监控，Hadoop社区启动了Submarine项目，同时还包含一些其它的改进比如GPU支持，Docker容器支持，容器DNS支持，调度改进等。...数据科学家可以使用notebook进行探索，创建pipeline来进行特征提取，切分训练/测试数据集，同时运行深度学习的训练作业。这些过程都可以被重复执行。...Submarine-Azkaban integration:允许数据科学家从notebook中直接向Azkaban提交一组具有依赖关系的任务。...也即数据预处理过程。 我们提供Submarine解释器，以支持数据科学家在Zeppelin中进行开发，并直接将训练作业提交给YARN，然后通过notebook获得结果。...在YARN管理页面中，你可以打开自己的任务链接，查看任务的docker容器使用情况以及所有执行日志。 ? 有了这个强大的工具，数据科学家不需要了解复杂的YARN或如何使用Submarine计算引擎。
处理器和内存需求 因为深度学习是高度计算密集型的，所以深度学习环境的标准如下：一个具有矢量扩展功能的快速、多核 CPU，以及一个或多个支持 CUDA 的高端 GPU 卡。...Docker 安装选项 在 Docker 容器或 Kubernetes 集群中运行 TensorFlow 有许多优势。...Google 提供了一些自定义 TensorFlow 机器实例，它们能访问特定区域的 1、4 或 8 个 NVIDIA GPU 设备。 IBM Cloud 数据科学和数据管理。...因此，Keras 为 TensorFlow 创建了一个优秀的模型定义插件。开发人员甚至可以同时使用 Keras 和其他 TensorFlow 库。...该 code pattern 演示如何从大都会艺术博物馆中提取数据和标签以训练图像分类系统。
我们通过创建4台虚拟机，每台虚拟机通过vSphere的直通技术使用2块GPU V100（32GB显存）的GPU卡。 课程场景的资源，通过Horizon虚拟桌面提供。...4.3 使用Jupyter Notebook打开ipynb文件，并运行相关notebook Jupyter Notebook 作为一个代码、输出、文档、多媒体资源整合在一起的多功能科学运算平台，深受数据科学工作者的喜爱...4.4 使用Docker启动Nvidia提供的容器镜像，并进入容器内执行相应的python脚本 随着Docker的流行，很多数据科学家也开始使用Docker。...从以上验证结果我们可以看到Bitfusion支持在容器环境中使用。...总结 ---- GPU最为一种加速器资源，在数据科学特别是机器学习场景中，被广泛采用。当前的GPU使用方式，无论是资源使用效率，还是运行环境的运维上，都存在很大的挑战。
然后，将介绍如何设置基于 Docker 容器的开发环境，并演示如何使用该环境来协作和扩展集群上的工作负载。...您在具有大型数据集的大型模型上进行训练，但仅在一台计算机上运行使您无法在合理的时间内获得结果。 这两个原因往往会让您希望在集群上运行机器学习训练。...间通信例程；以及 需要与用于编译上述 GPU 库的 GPU 编译器协调一致的 GPU 驱动程序。...由于典型机器学习堆栈十分复杂，因此很大一部分框架依赖项（例如硬件库）都在虚拟环境范围之外。 使用容器进行机器学习开发 机器学习软件是具有多个项目和参与者的零散生态系统的一部分。...Docker 中心提供了广泛使用的开源机器学习框架或库的容器映像，这些映像通常由框架维护人员提供。您可以在他们的存储库中找到 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等。
为了使分布式深度学习/机器学习应用程序易于启动，管理和监控，Hadoop社区启动了Submarine项目以及其他改进，例如一流的GPU 支持，Docker容器支持，容器DNS支持，调度改进等。...典型的深度学习工作流程：数据从各个终端（或其他来源）汇聚到数据湖中。数据科学家可以使用笔记本进行数据探索，创建 pipelines 来进行特征提取/分割训练/测试数据集。 并开展深度学习和训练工作。...Submarine-Azkaban integration：允许数据科学家从Zeppelin 的notebook中直接向Azkaban提交一组具有依赖关系的任务，组成工作流进行周期性调度。...云端数据科学家 NOTEBOOK 想在 GPU 机器上用笔记本编写算法吗？使用 Submarine，你可以从 YARN 资源池获取云端 notebook。...有了这个强大的工具，数据科学家不需要了解 YARN 的复杂性或如何使用 Submarine 计算引擎。提交 Submarine 训练工作与在笔记本中运行 Python 脚本完全相同。
作者：李继武 文档编写目的 介绍如何在CDSW中安装集成CUDA9.2版本的tensorflow模块，以及在GPU环境下运行tensorflow案例。...代码参考上一篇文章《0690-TensorFlow之车牌识别案例》，CDSW的GPU的支持与CUDA编译参考之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》和《0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2...打开Cloudera Manager中CDSW的配置 搜索gpu，设置以下属性： NVIDIA_GPU_ENABLE：设为TRUE，开启CDSW对GPU的支持。...（上图中使用0GPU2G内存2GPU开启了一个SESSION） 定制镜像 创建一个工程之后，在容器内安装自编译的tensorflow模块时，会遇到无法安装一些依赖的问题： ? 因此，需要定制镜像。...导入驱动依赖库 GPU版的tensorflow在使用时需要导入驱动相关的依赖包，比如libcuda.so.1,libcusovel.so.9.2等，因此，需要将宿主机中相关的库拉取到容器当中，拉取的依赖有两个
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com TensorFlow是一个关于机器智能的开源软件库 关于TensorFlow TensorFlow™是一个用数据流图进行数值计算的开源软件库。...TensorFlow的特性 深度灵活性 TensorFlow不是一个死板的神经网络库。如果你能将你的计算表示成数据流图，你就可以使用TensorFlow。你要构建数据流图，并且编写驱动计算的内部循环。...想在移动端部署训练的模型作为产品中的一部分？TensorFlow可以帮你实现。改变你的想法并且想在云上运行模型来作为服务？用Docker进行容器化，TensorFlow能很好的工作。...使用TensorFlow可以让产品研究人员更快的将想法变为产品，可以让学术研究人员更直接的共享代码，具有更大的科学再现性。...TensorFlow对线程、队列和异步计算具有一流的支持，TensorFlow可以让你最大程度的利用你的可用硬件，可以自由的将你的TensorFlow图中计算元素分配到不同的设备上，让TensorFlow
第二种在Spring Boot客户端连接Mysql容器时初始化数据库，你可以参考使用 flyway 进行数据库版本控制一文，但是这依赖客户端的能力。能不能做到Mysql容器启动时就自己初始化数据库呢？...默认情况下它们会初始化在启动容器时声明的 MYSQL_DATABASE变量中的数据库中,例如下面的命令会初始化一个REGION_DB 数据库： $ docker run --name some-mysql...否则就会实现下面的异常： ERROR 1046 (3D000) at line 7: No database selected 那么接下来我们将利用这一机制来实现Docker容器启动时初始化数据库。...本来我没有配置第三行，结果运行容器后发现初始化数据的中文全部乱码了。所以需要在初始化数据库前修改Mysql的编码等配置，这里我顺便把时区也改为了+8:00。 第四步，复制包含数据库脚本的 ....第五步，使用 mv 命令把第四步拷贝的文件夹下的所有.sql文件复制到 /docker-entrypoint-initdb.d下，这样才能利用2.章节的机制进行初始化数据库。
这次的 TensorFlow 实现使用了 MIOpen——一个适用于深度学习的优化 GPU 例程库。...除了支持 TensorFlow 1.8，AMD 目前还在致力于对 TensorFlow 主存储库进行所有针对 ROCm 的强化。其中一些补丁已经在上游合并，另外几个正在积极审查中。...第 3 步：验证/更改 docker 设备存储驱动程序 sudo docker info docker 设备存储驱动程序管理 docker 如何访问图像和容器。...它对图像和容器的最大尺寸施加了限制。如果你在「大数据」领域工作，如在深度神经网络的应用中，devicemapper 限制了 10GB 的默认值。如果遇到此限制，有两个选项可用： 1..../vector-copy 显示成功创建 GPU 设备、内核编译和成功关闭的文本应该打印至 stdout ?
Kraken Kraken 是一个点对点（P2P）Docker 容器仓库，其旨在为大规模系统提供 Docker 镜像服务，解决跨区域支持、性能瓶颈和混合云环境所面临的挑战。...Anaconda Anaconda 是一个 Python/R 发行版，用于科学计算和信号处理等领域，支持 Linux、Mac 与 Windows，包含了众多流行科学计算与数据分析等 Python/R 包...Druid 具有出色的可伸缩性与快速的即时查询响应速度，它将流式摄取与 OLAP 风格的批量摄取以及搜索技术结合在一起，能够轻松对实时及历史数据进行切片、切块与转换。...TensorFlow TensorFlow 是当前最强的机器学习与深度学习框架，它内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow，任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于...BERT、GPT-2、RoBERTa、XLM、DistilBert 与 XLNet 等，具有超过 100 种语言的 32 种以上经过预训练的模型，以及 TensorFlow 2.0 和 PyTorch
支持 GPU 的指定标记版本。.../script.py 向主机公开在容器中创建的文件时，可能会出现权限问题。通常情况下，最好修改主机系统上的文件。...6、使用支持 GPU 的映像的示例 下载并运行支持 GPU 的 TensorFlow 映像（可能需要几分钟的时间）： docker run --gpus all -it --rm tensorflow/...如果重复运行基于 GPU 的脚本，您可以使用 docker exec 重复使用容器。...使用最新的 TensorFlow GPU 映像在容器中启动 bash shell 会话： docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu
TensorFlow是一个强大的面向数据流的机器学习库，由谷歌的Brain Team创建，于2015年开源。它被设计成易于使用和广泛应用于数字和神经网络的问题以及其他领域。...从上面的描述可以看出，TensorFlow可集成性良好，具有包括GPU处理、python和Cpp在内的依赖关系，您也可以使用它与docker等容器软件集成。...TensorFlow特性 TensorGlow具有用于Matlab和c++的api，并且具有广泛的语言支持。...它支持线程、异步计算和队列。 它是可定制的和开放源码的。 TensorFlow局限性 如果在相同的范围内导入GPU内存，则会与Theano发生冲突。...结论 TensorFlow是一个很好的库，可以在创建深度学习网络时对数据进行数值和图形计算，是谷歌Search、谷歌Translate Translate、谷歌Photos等应用最广泛的库。
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