定义了个 Result 类，里面设置了多种不同类型的属性。 后面函数只要把想返回的值存储在 Result 对象里再返回这个对象，就可以实现函数返回多个不同类型的值的需求了。...package com.test.test; public class test { // 定义一个类，包含int和String数组两个属性 private static class...int a; String[] b; } public static void main(String[] args){ // 获取函数返回的数据...Result r = getValue(); // 展示返回的结果 System.out.println(r.a); System.out.println...r = new Result(); // 要返回的数据 int a = 8; String[] b = new String[1000];
在 RoI 池化的一般用例中，我们会有一个类似图像的目标，以及用边界框指定的多个感兴趣区域。我们要从每个 RoI 中生成一个嵌入。...在实现这个方法之前，我们需要实现一个更简单的函数，它将把单张图像和单个 RoI 作为输入，并返回相应的嵌入。 接下来，让我们一步一步实现它。...第七行使用 TensorFlow 提供的超强张量切片语法将图片直接裁剪到 RoI 上。...接下来，我们将对单张图像的多个 RoI 进行池化。使用一个辅助函数可以很直接地实现这个操作。...(curried_pool_rois, x, dtype=tf.float32) return pooled_areas 请注意，每当「tf.map_fn」的预期输出与输入的数据类型不匹配时，我们都必须指定
# 将label_batch作为参数l传入到匿名函数中tf.map_fn函数总体来讲和python中map函数相似,map_fn主要是将定义的函数运用到后面集合中每个元素中 train_labels...,[]这三个通配符，代表0个或多个字符，?代表一个字符，[]匹配指定范围内的字符，如[0-9]匹配数字。...后面跟一个或多个参数，紧跟一个冒号，以后是一个表达式。...当一次出列操作完成后,队列中元素的最小数量,往往用于定义元素的混合级别....设置num_threads的值大于1,使用多个线程在tensor_list中读取文件,这样保证了同一时刻只在一个文件中进行读取操作(但是读取速度依然优于单线程),而不是之前的同时读取多个文件,这种方案的优点是
RAPIDS加速库 支持实例 如何在GPU实例上使用RAPIDS加速库 参考文献 ---- RAPIDS RAPIDS定义 RAPIDS，全称Real-time Acceleration Platform...随着 GPU 加速的 ML 和 NVIDIA NVLink™ 以及NVSwitch 架构陆续应用于服务器系统，模型训练现可轻松分布于多个 GPU 和多个节点（系统）之间，几乎不会产生延迟，且能避过 CPU...UCX上的高性能通信开发仍在继续，包括使用NVLINK的单个节点中的GPU以及使用InfiniBand的集群中的多个节点。...RAPIDS团队已将ucx-py绑定重写，使其变得更简洁，并解决了跨Python-GPU库（如Numba、RAPIDS和UCX）共享内存管理方面的多个问题。...如何在GPU实例上使用RAPIDS加速库 关于如何在阿里云GPU实例上基于NGC环境使用RAPIDS加速库，请参考文档：《在GPU实例上使用RAPIDS加速机器学习任务》。
待完善地方 模型优化如KV缓存、量化 引入新的功能 这里是Hamid，我来自PyTorch合作伙伴工程部。我将跟随Mark的讨论，讲解如何在TorchServe上提供LLMs的分布式推理和其他功能。...一种是修改你的模型代码。基本上，定义你的并行层，并在这些并行层之上构建你的模型。这非常像transformers的风格。...这个框架提供了一个非常简单的API，只需要将你的模型输入其中，就能得到一个已经在不同GPU上进行了分布的多个阶段。它还支持延迟初始化，我们稍后会详细讨论。...这样，你实际上可以使用延迟初始化。这里有一个额外的步骤，我们正在研究如何在这里去除检查点转换。 好的，谈论一下分布式推理和不同的模型并行化。...因此，流式API将帮助您获取每个令牌的生成，而无需等待整个序列的生成。您将逐个生成的令牌返回到客户端。因此，这是一个很好的功能可以实现和集成到友好的环境中。在这里，您可以看到我们定义了两个API。
在本指南中，我们将介绍各种类型的策略，以及如何在不同情况下使用它们。 2. 策略类型 Tf.distribute.Strategy 打算涵盖不同轴上的许多用例。...硬件平台：您可能需要将训练扩展到一台机器上的多个 GPU 或一个网络中的多台机器（每台机器拥有 0 个或多个 GPU），或扩展到 Cloud TPU 上。...它实现了跨多个工作进程的同步分布式训练（多机多卡分布式版本），而每个工作进程可能有多个 GPU。...如果只有一个 GPU，则所有变量和运算都将被放在该 GPU 上。这样可以处理 embedding 无法放置在一个 GPU 之上的情况。比如下图是：单机多个 GPU。...cluster 会提供有关训练集群的信息，这是一个由不同类型的作业（如工作进程）组成的字典。
Pytorch 有两个主要的特点： 利用强大的 GPU 加速进行张量计算（如 NumPy） 用于构建和训练神经网络的自动微分机制 相较于其它 Python 深度学习库，Pytorch 有何优势？...PyTorch Tensors Pytorch 张量 PyTorch 张量与 NumPy 数组非常相似，而且它们可以在 GPU 上运行。...为了定义 PyTorch 张量，首先需要导入 torch 包。PyTorch 允许你定义两种类型的张量，即 CPU 和 GPU 张量。...在本教程中，假设你运行的是使用 CPU 进行深度学习运算的机器，但我也会向你展示如何在 GPU 中定义张量： ?...你可以使用下面的代码实现一个自定义的 nn 模块： ? 总结和延伸阅读 Pytorch 允许你实现不同类型的神经网络层，例如：卷积层、循环层、线性层。
安装测试使用请参看 安装并测试demo 目录： 作为一个例子，采取了一个GAN模型的半监督学习： 在街景房屋号码数据集上训练半监督学习的GAN模型 使用GAN鉴别器来预测房屋号码。...，3） 基本上，您需要一个占位符，用于串行输入图像，功能配置（字典名称到功能），您可以列出预期输入（在我的情况下为JPEG格式的图像/编码）和功能类型。然后，您解析序列化示例并从中提取JPEG。...我用它来定义输入和输出（在我的情况下的分数）。...把它放在一起 环境 我在以下环境中开发和测试： GPU供电的PC（NVidia GeForce GTX 1060 6 GB） Ubuntu 16.04 蟒蛇 4.3.14 Python 3.5 TensorFlow...1.1，GPU构建。
看上去好像挺高大上的，其实按照固定的格式使用就可以了。 回头再看有点像是的keras的风格了， 呵呵哒。...了解一下TF的高级API如何使用。 看上去好像挺高大上的，其实按照固定的格式使用就可以了。 回头再看有点像是的keras的风格了， 呵呵哒。...tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) # 定义分类的类别名称 CLASS_NAMES = [ 'aeroplane', 'bicycle...# 使用tf.estimator的话，需要按照固定的定义模型的格式。...eval_labels, num_epochs=1, shuffle=False) # 训练迭代一次测试一次 # 这里不要频繁进行测试，会造成io太频繁，GPU
例如，如果我们想让之前的代码在GPU2上执行，可通过tf.device(“/gpu:2”)来指定： ? 多个GPU 并发 假如我们有不止一个CPU，通常我们想在解决一个问题时并发使用民有GPU。...例如，我们可建立模型来将工作分布式分发到多个GPU上，示例如下： ? 代码与之前的代码功能类似，但是现在有2个GPU来执行乘法计算（为简化示例，两个GPU执行的逻辑一样），稍后CPU执行加法计算。...因为log_device_placement设置为true，我们可看到操作是如何在多个设备间分布式分发的： ?...接下来，定义matpow()函数如下： ? 如果在一个GPU上执行这段代码，过程如下： ? 如果在2个GPU上运行，代码如下： ? 最后，打印计算时间： ?...分布式版本TensorFlow 如之前所说，Google在2016年2月开源了分布式版本的TensorFlow，其基于gRPC，一个用来进程间通信的，高性能开源RPC框架（TensorFlow Serving
使用案例 以下几个例子展示了公司如何在 AI/ML 项目中使用 Kubernetes(K8s): OpenAI 是 K8s 的早期使用者。2017 年，该公司就在 K8s 集群上运行机器学习实验。...具有 GPU 工作节点的简化 K8s 集群架构图 通过 Kubernetes，可跨多个工作节点管理 GPU 资源。容器消耗 GPU 资源的方式与 CPU 基本相同。...它提供了 CUDA 驱动程序、各种容器运行时和其他工具，简化 GPU 集成和管理。AMD 和英特尔对 K8s 的支持不太成熟，通常需要自定义配置。...requests是 pod 保证获取的资源量，如最小值；limits是不超过的资源量，如最大值。...另外，默认情况下，不能将 GPU 的一部分或多个 GPU 分配给容器，因为 CPU 分配只允许整个 GPU 分配给单个容器。这对资源利用不够经济。
由于GPU实际上是异构模型，所以需要区分 host 和 device上 的代码，在CUDA中是通过函数类型限定词开区别 host 和 device 上的函数，主要的3个函数类型限定词如下： __global...__：在device上执行，从host中调用（一些特定的GPU也可以从device上调用），返回类型必须是void，不支持可变参数，不能成为类成员函数。...Grid 和 Block 都是定义为dim3类型的变量，dim3可以看成是包含3个无符号整数（x，y，z）成员的结构体变量，在定义时，缺省值初始化为1。...当一个kernel被执行时，它的 Gird 中的线程块被分配到SM上，一个线程块只能在一个SM上被调度。SM一般可以调度多个线程块，这要看SM本身的能力。...cudaGetDeviceProperties定义的，cudaGetDeviceProperties函数的功能是取得支持GPU计算的装置的相关属性； // 如支持CUDA版本号装置的名称、内存的大小
第 1 节“PyTorch 简介”介绍了 PyTorch 的基本技术细节，如 Tensor、基本操作句法，还包括 Torch Tensor 与 Numpy 数组之间的转换、CUDA Tensor 等基础知识...第 3 节介绍了训练一个神经网络的常见步骤，包括定义具有一些可学习参数的神经网络、遍历输入数据集、通过神经网络处理输入、计算损失、将梯度传播回网络参数、更新网络权重等。 ?...在学会定义网络、计算损失、更新权重之后，第 4 节开始讲解如何训练一个分类器。...教程使用了 CIFAR10 数据集，将训练步骤分为 5 步： 载入 CIFAR10 并将其标准化； 定义一个卷积神经网络； 定义损失函数和优化器； 训练网络； 在测试集上测试网络 ?...此外，这一节还讲解了如何在 GPU 上训练神经网络。 如果想进一步加速训练过程，还可以选修第 5 节——数据并行，学习如何在多个 GPU 上训练网络。
面对层出不穷的 AI 应用，已经很难采用一种通用的硬件进行高效的数据计算和处理，这也促使了各种类型的 AI 芯片蓬勃发展。...Container 是 YARN 中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当 AM 向 RM 申请资源时，RM 为 AM 返回的资源便是用 Container 表示的...图中绿色的部分是 GPU 计算核心，GPU 的计算单元特别丰富，但是控制逻辑单元非常少，这就导致它只能适用于比较规则的计算类型，比如卷积运算，这种类型的运算只是简单且重复的做矩阵乘法。...这就是 FPGA 比较适用于不规则应用（如：图计算、流式计算）的原因所在。 CPU，GPU，FPGA，ASIC 的架构特点 ? 下图是我们团队研发的三款芯片，主要用于深度学习应用的加速。 ?...为了实现这个目标，需要设计和实现对应的组件或者服务，比如需要一个监控组件用于实时监控加速器的各种状态和资源使用情况，同时还需要一个调度器组件负责为多个应用程序分配相应的加速器资源。
在此示例中，我们将展示如何在 宝可梦 数据集上微调 Stable Diffusion 以创建对应的txt2img模型，该模型根据任何文本提示制作自定义 宝可梦。...对于这个示例，我在Lambda GPU Cloud上使用 2xA6000 GPU，并运行大约 15,000 步的训练，运行大约需要 6 个小时，成本约为 10 美元。...使用我们的自定义配置--gpus 0,1- 使用这些 GPU--scale_lr False- 按原样使用配置中的学习率--num_nodes 1- 在单台机器上运行（可能有多个 GPU）--check_val_every_n_epoch...插入您自己的数据如果您想使用自己的数据进行训练，那么最简单的方法是以正确的方式将其格式化为huggingface上的数据集，如果您的数据集返回image和text列，那么您可以重新使用本文中的配置，只需将数据集名称更改为您自己的数据集地址即可....结论现在您知道如何在自己的数据集上训练自己的Stable Diffusion模型了！
如果你因为停电、操作系统故障、工作优先或其他类型的意外错误而丢失了一个或多个实验，你一定会抓狂。...FloydHub网址：https://www.floydhub.com 这篇文章将演示如何在FloydHub上对你的训练模型进行检查，以便你可以从这些保存的状态重新开始你的实验。 什么是检查点?...检查点策略 你可以根据你正在执行的训练类型，采用不同的检查点策略。...长期训练制度 在这种类型的训练体系中，你可能希望采用与常规机制类似的策略：在每一个n_epochs中，你都可以节省多个检查点，并在你所关心的验证度量上保持最佳状态。...要加载模型的权重，你只需在模型定义之后添加这一命令行: ... # Model Definition model.load_weights(resume_weights) 下面是如何在FloydHub
dim3结构类型 1. dim3是基亍uint3定义的矢量类型，相当亍由3个unsigned int型组成的结构体。...如shared float cache[10]。 3. 目的：对于GPU上启动的每个线程块，CUDA C编译器都将创建该共享变量的一个副本。...用texture类型声明，如texture texIn。 4.1.2. 通过cudaBindTexture()绑定到纹理内存中。 4.1.3....用途：为了测量GPU在某个任务上花费的时间。CUDA中的事件本质上是一个GPU时间戳。由于事件是直接在GPU上实现的。因此不适用于对同时包含设备代码和主机代码的混合代码设计。 2....如： 流 1. 扯一扯：并发重点在于一个极短时间段内运行多个不同的任务；并行重点在于同时运行一个任务。 2. 任务并行性：是指并行执行两个或多个不同的任务，而不是在大量数据上执行同一个任务。
Sharded适用于任何模型，无论它是哪种类型的模型，无论是NLP，视觉SIMCL，Swav，Resnets还是语音。 以下是这些模型类型在Sharded时可以看到的性能提升的快速快照。 ?...但是，我鼓励您通读本文结尾，以了解Sharded的工作原理。 Sharded意味着可以与多个GPU一起使用以获得所有好处。但是，在多个GPU上进行训练会比较复杂，并且会造成巨大的痛苦。...在一种方法（DP）中，每批都分配给多个GPU。这是DP的说明，其中批处理的每个部分都转到不同的GPU，并且模型多次复制到每个GPU。 但是，这种方法很糟糕，因为模型权重是在设备之间转移的。...此方法还可以在许多机器（节点）上使用。在此示例中，每个GPU获取数据的子集，并在每个GPU上完全相同地初始化模型权重。然后，在向后传递之后，将同步所有梯度并进行更新。...除了仅针对部分完整参数计算所有开销（梯度，优化器状态等）外，它的功能与DDP相同，因此，我们消除了在所有GPU上存储相同的梯度和优化器状态的冗余。
越来越普遍的是使用更复杂的硬件，如多个 GPU 或多台机器共同为训练大型模型提供资源，如图 1.2 底部中心所示。...中等规模的网络在配备良好 GPU 的工作站上从头开始训练大型真实世界数据集可能需要几小时到几天的时间。通过在同一台机器上使用多个 GPU，甚至在配备多个 GPU 的机器集群上进一步减少时间。...PyTorch 张量也可以存储在不同类型的处理器上：图形处理单元（GPU）。每个 PyTorch 张量都可以传输到 GPU 中的一个（或多个）以执行高度并行、快速的计算。...points_gpu = 2 * points.to(device='cuda') # ❷ ❶ 在 CPU 上执行的乘法 ❷ 在 GPU 上执行的乘法 请注意，points_gpu张量在计算结果后并没有返回到...这是这一行中发生的事情： points张量被复制到 GPU 上。 在 GPU 上分配一个新的张量，并用于存储乘法的结果。 返回一个指向该 GPU 张量的句柄。
高效率推理服务 每一个 AI 应用都需要推理服务，但事实上推理服务十分复杂，原因如下： 单一应用程序可能使用来自不同AI 框架的多个模型，以及各种预处理和后处理步骤。推理服务必须能支持多个框架后端。...InferenceService 是 KFServing 导入的自定义资源，您可以在其中将类型指定为 triton 的预测器。...如您所见，使用 KFServing 和 Triton ，仅需要大约 30 行，即能在 Kubernetes 中建置可扩充的推理服务。...Learning 上使用 Triton，以获得高效能推理，并在推理过程中，以更具成本效益的方式利用 GPU。...Triton 的优点包括动态批处理、在 GPU 上并行工作、支持 CPU，以及包含 ONNX Runtime 的多个框架后端。
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