Cortex作为一款为生产Web服务的工具,能够和AWS服务结合起来,重点解决jupyter notebook到生产的缺乏基础框架的问题。
AI、机器学习以及深度学习,是解决产品推荐、客户互动、财务风险评估、制造瑕疵侦测等各种运算问题的有效工具。在实际场域中使用 AI 模型,又称为推理服务,是将 AI 整合至应用程序中最复杂的部分。NVIDIA Triton 推理服务器可负责推理服务的所有流程,让您能专注于开发应用程序。
得益于更快的计算,更好的存储和易于使用的软件,基于深度学习的解决方案绝对可以看到从概念验证隧道进入现实世界的曙光!看到深度学习模型已广泛应用于该行业的各个领域,包括医疗保健,金融,零售,技术,物流,食品技术,农业等!考虑到深度学习模型需要大量资源并且经常需要大量计算的事实,因此我们需要暂停片刻,并考虑一下最终用户使用模型时的推断和服务时间。
对于软件开发,有许多方法、模式和技术用于构建、部署和运行应用程序。DevOps是一种以软件开发和操作的整体观点来描述软件工程文化的艺术方法论。
AiTechYun 编辑:nanan 在今年的QCon伦敦会议上,Booking.com的开发者Sahil Dua介绍了他们是如何使用Kubernetes为他们的客户推荐目的地和住宿的机器学习(ML)
来自Itay Ariel,cnvrg.io高级软件开发者,的客座文章,之前在cnvrg.io上发表。
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时,必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面,我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
xidianwangtao@gmail.com 关于TensorFlow Serving 下面是TensorFlow Serving的架构图: 关于TensorFlow Serving的更多基础概
选自GitHub 机器之心编译 Kubeflow 是谷歌发布的一个机器学习工具库,致力于使运行在 Kubernetes 上的机器学习变的更轻松、便捷和可扩展;Kubeflow 的目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。 Kubeflow 项目旨在使 Kubernetes 上的机器学习变的轻松、便捷、可扩展,其目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。该库包含包含的清单用于创建: 用于创建和管理交互式 Jupyter notebook 的 Ju
TensorFlow Serving服务在Kubernetes集群中的部署方案,如果是从零开始建设,那么可以通过Kubernetes原生的Service+KubeDNS实现服务的注册与发现,并通过对接LVS集群进行负载均衡。因此我们在TaaS中开发了Kube2LVS模块,负责对TensorFlow Serving服务进行ListAndWatch,实现TensorFlow Serving Service Info动态reload到LVS config中。
内容概要:近日 PyTorch 发布了 1.5 版本的更新,作为越来越受欢迎的机器学习框架,PyTorch 本次也带来了大的功能升级。此外, Facebook 和 AWS 还合作推出了两个重要的 PyTorch 库。
机器学习现在被成千上万的企业所使用。它的无处不在有助于推动越来越难以预测的创新,并为企业的产品和服务构建智能体验。虽然机器学习随处可见,但它在实际实施时也带来了许多挑战。其中一个挑战是能够快速、可靠地从开发机器学习模型的实验阶段过渡到生产阶段,在生产阶段可以为模型提供服务,从而为业务带来价值。
高策,腾讯高级工程师,Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 张望,腾讯高级工程师,从事 GPU 虚拟化和分布式训练加速,负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 引言 随着模型规模和数据量的不断增大,分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式。基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目,能够很好地承载分布式训练的工作负载,业已成为了云原生 AI 领域的事实标准,在诸多企业内广泛落地。 尽管
TensorRT支援热门的深度学习开发框架,可以最佳化这些框架开发的模型,并部署到嵌入式、自动驾驶或是资料中心平台
----Donald Knuth《结构化编程与go to语句》
Author: xidianwangtao@gmail.com 玩容器的老司机都知道Kubernetes这两年非常火,截止目前在github上31K+ stars, 然而相比于TensorFlow,也就只能说是一般般了。TensorFlow才两年多,在github上已经有86K+ stars, 这是个什么概念呢?要知道,linux kernel这么多年才积累54K+ stars,当然,它们各自都是所在领域的霸主,这种对比只当闲谈。 这两年,Kubernetes在各个企业中的DevOps、微服务方向取得
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
在Kubernetes日渐成为各大基础架构环境都要支持的公用工具时,其应用也逐渐在各个领域发酵,而该工具能调度庞大规模容器集群的能力,也相当适合与机器学习、大数据等应用场景结合。而近日,由Google自家推出的Kubernetes机器学习工具包Kubeflow终于发布了0.1版。 Google表示,虽然该项目仅成立5个多月,但是目前在GitHub上,已经有超过3,000名用户收藏该项目,“而在GitHub平台的关注热度,Kubeflow目前已经到达前2%了。” 而Kubeflow项目中,共依赖三个核心功能,
Kubernetes 是数据中心中的关键组件,这些数据中心现代化并采用云原生开发架构,以使用容器交付应用程序。像将 VM 和容器组合在一起这样的功能使 Kubernetes 成为现代应用程序基础设施采用者的首选平台。电信运营商也在使用 Kubernetes 在一个包含许多边缘节点的分布式环境中编排他们的应用程序。
坊间传闻:「TensorFlow 适合业界,PyTorch 适合学界」。都 2022 年了,还是这样吗?
NVIDIA Triton Inference Server提供了针对NVIDIA GPU优化的云推理解决方案。服务器通过HTTP或GRPC端点提供推理服务,从而允许远程客户端为服务器管理的任何模型请求推理。对于边缘部署,Triton Server也可以作为带有API的共享库使用,该API允许将服务器的全部功能直接包含在应用程序中。
该来的终于还是来了,Google蓄力的Edge TPU终于正式对外公布了,不仅如此,此次Google还带来了基于Edge TPU的AIY Edge TPU开发板以及AIY Edge TPU加速器,全面帮助工程师将机器学习部署到AI产品开发中去。
在 Tensorflow 给的官方例子中 Use TensorFlow Serving with Kubernetes,是将模型拷贝到镜像里的,这里是会有点不太灵活,因为更新模型就要重新构建镜像,并且再去更新对应的 Pod。
众所周知,深度学习模型仅仅只是构建 AI 产品的重要步骤,但并不是全部。一个互联网产品(如 APP)想要集成深度学习能力,往往还需要走完很多设计、开发和测试方面的工作。如何部署深度学习往往成为了系统设计中更关键的问题。
Author: xidianwangtao@gmail.com 更多关于Kubernetes的深度文章,请到我oschina/WalonWang的博客主页。 Distributed TensorFlow 2016年4月TensorFlow发布了0.8版本宣布支持分布式计算,这个特性,我们称之为Distributed TensorFlow。 这是非常重要的一个特性,因为在AI的世界里,训练数据的size通常会大到让人瞠目结舌。比如Google Brain实验室今年发表的论文OUTRAGEOUSLY LA
NVIDIA去年发布了一个线上讲座,题目是《 AI at the Edge TensorFlow to TensorRT on Jetson 》。
今天,Google 发布了分布式 TensorFlow。Google 的博文介绍了 TensorFlow 在图像分类的任务中,100 个 GPUs 和不到 65 小时的训练时间下,达到了 78% 的正确率。在激烈的商业竞争中,更快的训练速度是人工智能企业的核心竞争力。而分布式 TensorFlow意味着它能够真正大规模进入到人工智能产业中,产生实质的影响。 Google 今天发布分布式 TensorFlow 版本! 即便 TensorFlow 在 2015 年底才出现,它已经吸引了全球机器学习开发者的目
InfoWorld 是致力于引领 IT 决策者走在科技前沿的国际科技媒体品牌,每年 InfoWorld 都会根据软件对开源界的贡献,以及在业界的影响力评选出当年的 “最佳开源软件”(2019 InfoWorld Bossie Awards,Best of Open Source Software awards),该奖项评选已经延续了十多年。
TensorFlow github 70K+ stars, Kubernetes github 27K+ stars, 两个都是在各自领域的霸主,本文从TensorFlow running in Kubernetes的角度,对两者的整合进行梳理和思考,看看能擦出什么样的火花。
本文介绍了TensorFlow Lite的架构设计、功能特性、开发工具包、模型文件格式以及如何在移动和嵌入式设备上部署模型。作为TensorFlow Lite的预览版,它已经支持在Android和iOS平台上运行,并提供了Java API、C++ API和解释器。开发人员可以使用预训练好的模型,例如MobileNet和Inception V3,并将它们应用于自定义的移动和嵌入式设备。
翻译 | 刘畅Troy 谷歌今天终于发布了TensorFlow Lite 的开发者预览!该项目是在5月份的I/O开发者大会上宣布的,据Google网站描述,对移动和嵌入式设备来说,TensorFlow是一种轻量级的解决方案,支持多平台运行,从机架式服务器到微小的物联网设备。近几年来,由于其作为机器学习模型的使用已成倍增长,所以移动设备和嵌入式设备也出现了部署需求。Tensorflow Lite使机器学习模型设备能够实现低延迟的推理。 在本文中,Google展示了TensorFlow Lite的框架构成以
本文展示了如何用 Keras 构建深度学习模型的简单示例,将其作为一个用 Flask 实现的 REST API,并使用 Docker 和 Kubernetes 进行部署。本文给出的并不是一个鲁棒性很好的能够用于生产的示例,它只是为那些听说过 Kubernetes 但没有动手尝试过的人编写的快速上手指南。
如果正在寻找一种将机器学习模型部署为生产Web服务的工具,那么 “ Cortex” 可能是一个不错的选择。这个开源平台是使用AWS SageMaker服务模型或通过AWS服务(例如Elastic Container Service(ECS),Elastic Kubernetes Service(EKS)和Elastic Compute Cloud(EC2)甚至是开放式)创建自己的模型部署平台的替代方案。Docker,Kubernetes和TensorFlow等源项目。
【新智元导读】谷歌今天宣布推出用于边缘计算的Edge TPU,作为Cloud TPU的补充,目前Edge TPU仅用于推理,专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计。除了自用,谷歌Edge TPU也将提供给其他厂商使用,进一步把开发者锁定在谷歌生态系统,或对整个智能云计算市场带来巨大冲击!
在现代的微服务架构中,应用程序网络是实现微服务之间分布式通信的关键。无论是在单个 Kubernetes 集群中部署还是跨多个集群和不同基础设施环境中部署,都需要建立一个强大的应用程序网络,让微服务能够相互交流。这种通信不仅需要高效可靠,还需要具备适应各种逆境的韧性。
简介 近日重温了《深度学习在腾讯的平台化和应用实践(全)》,感兴趣可以在这里阅读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21852266 ,里面介绍了腾讯在深度学习平台基础架构上细致的工作,本人在2016 C++及系统软件大会上也分享了小米cloud machine learning平台的细节,在此给大家总结和对比一下。 腾讯Mariana平台 在前面提到的文章中,已经详细介绍了腾讯深度学习平台,也就是Mariana项目的实现细节了,这是一个真正意义上的平台。在参考文献上也体现出来,腾讯
你可能已经听过很多次了,但只有一小部分机器学习模型投入生产。部署和运行机器学习模型对于大多数已经开始将ML应用于用例的行业来说都是一个挑战。在这篇文章中,我将分享一些MLOps的最佳实践和技巧,它们将允许您在生产环境中使用您的ML模型并正确地操作它。在我们开始之前,让我们讨论一下我们可能都知道的典型的ML项目生命周期。
AiTechYun 编辑:nanan 英伟达再一次惊艳全球! 在美国加州圣何塞举行的GTC 2018大会上,英伟达黄仁勋发布了全球最大的GPU。 会上,黄仁勋首先介绍了英伟达在图像实时光线追踪处理方面
深度学习是机器学习的一个分支,其特点是使用几个,有时上百个功能层。深度学习已经从能够进行线性分类的感知器发展到添加多层来近似更复杂的函数。加上卷积层使得小图像的处理性能有了提升,可以识别一些手写数字。现在,随着大型图像数据集的可用性和高性能并行计算卷积网络正在大规模图像上得到应用,从而实现了以前不实用的广泛应用。
AI科技评论按:自动语音识别(Automatic speech recognition,ASR)领域被广泛使用的开源语音识别工具包 Kaldi 现在也集成了TensorFlow。这一举措让Kaldi的
本文转载自 开源技术 * IBM 微讲堂 | Kubeflow 系列(观看回放 | 下载讲义) 学习和掌握 Kubernetes 上的机器学习工具集 Kubeflow IBM Developer 中国 更新: 2020-11-13 | 发布: 2020-09-15
机器学习模型在日常生活中发挥着重要作用。 在典型的一天中,您很可能会与某些机器学习模型进行交互,因为它们几乎渗透到我们与之交互的所有数字产品中; 例如,社交媒体服务、虚拟个人助理、搜索引擎和电子邮件托管服务的垃圾邮件过滤。
基于终端设备的机器学习(On-device machine learning)是实现具有隐私保护功能、能够时刻运转、快速响应的智能的重要组成部分。这就要求我们将基于终端的机器学习部署在算力有限的设备上,从而推动了从算法意义上来说高效的神经网络模型的研究,以及每秒可执行数十亿次数学运算却只需要消耗几毫瓦电力的硬件的发展。最近发布的「Google Pixel 4」就是这一发展趋势的代表。
Shan Zhou,携程算法专家,主要负责携程度假AI应用在CPU和GPU平台的性能优化,涉及计算机视觉,自然语言处理,机器翻译和语音处理等多个领域。
技术雷达是由 ThoughtWorks 技术战略委员会(TAB)经由多番正式讨论给出的最新技术趋势报告,它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议,为从程序员到CTO的利益相关者提供参
NVIDIA TensorRT Inference Server 是 NVIDIA 推出的,经过优化的,可以在 NVIDIA GPUs 使用的推理引擎,TensorRT 有下面几个特点。
考虑数据层的可扩展性和可靠性非常重要,因为它消耗大量资源并影响整个应用程序的性能。
随着技术的不断演进,开源已经在企业中占据了核心地位,为组织提供了无数的机会和价值。本文探讨了开源在企业中的角色,以及它为企业带来的具体价值。
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