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    November Ray Meetup|探索 Towhee 与 Ray 的分布式向量碰撞

    vectors generation with Ray” 的主题演讲,与海内外开发者分享了开源向量数据库 Milvus 和非结构化数据 ETL 平台 Towhee 赋能开源执行框架 Ray 的经验与思考 作为近年流行的开源高性能分布式执行框架,Ray 开源社区每月会举办 Bay Area monthly Meetup,为大家分享作为社区的重要组成部分,其他用户是如何使用 Ray 的,以及每次新版本的发布社区团队都带来了哪些新功能 Filip 也在此次的分享中,介绍了 Towhee 与 Ray 之间的合作与共创。 在分享中, Filip 为海内外的开发者分享了 Milvus 和 Towhee 的技术背景与解决方案,以及我们是如何有机结合 Towhee 和 Ray 的使用。 分享的最后,Filip 也提到了两者结合目前遇到的一些挑战,也希望对 Ray 和 Towhee 感兴趣的活跃开发者们可以积极参与社区贡献!

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    Spark整合Ray思路漫谈(2)

    上一篇 关于spark 和ray整合的文章在这: 祝威廉:Spark整合Ray思路漫谈 另外还讲了讲Spark 和Ray 的对比: 祝威廉:从MR到Spark再到Ray,谈分布式编程的发展 现在我们来思考一个比较好的部署模式 因为Yarn对Java/Scala友好,但是对Python并不友好,尤其是在yarn里涉及到Python环境问题会非常难搞(主要是Yarn对docker的支持还是不够优秀,对GPU支持也不好),而机器学习其实一定重度依赖 Python以及非常复杂的本地库以及Python环境,并且对资源调度也有比较高的依赖,因为算法是很消耗机器资源的,必须也有资源池,所以我们希望机器学习部分能跑在K8s里。 下面展示一段MLSQL代码片段展示如何利用上面的架构: -- python 训练模型的代码 set py_train=''' import ray ray.init() @ray.remote(num_cpus ## 这个函数的python代码会在K8s里的Ray里执行 @ray.remote def ray_train(x): X = [] y = []

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    Shopify 基于 Ray 的机器学习实践漫谈

    首先是,兼顾了以前 Jupyter Notebook 的使用体验,相比以前,现在用户实现单机到分布式的延伸只需要在自己熟悉的 Python 语言中引入 Ray 的 API即可, 当然,这主要得益于 Ray 用户在 Jupyter Notebook 里可以通过一行代码连接到 Ray,然后通过 Raypython API 让代码实际跑在后面 Ray Cluster上。 操作系统,操作系统上的库,Python 版本,机器学习框架的版本,这些是在机器学习里出了名的难搞的。 为了解决这几个问题,所以这里提出了 Project 的概念,它由三部分构成: 环境,这包括操作系统,Python版本,Python 各种依赖库 资源(比如你需要多少内存,多少CPU,多少GPU,如果分布式的话 Warning: 下面是软广,不喜欢软广的同学可以自由跳过 Byzer 其实很早就引入了 Ray 作为 Python 脚本的 执行 runtime。

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    mmd的ray渲染基础教程

    首先下载渲染包 官方地址:https://github.com/ray-cast/ray-mmd 解压到常用文件夹。 如果因为网很慢下载失败(github蛋疼的地方) 步骤1.打开mikumikudance,载入模型和场景后,在左上角显示栏取消勾选这些(和ray冲突): 步骤2.然后将解压的ray包里的这俩文件拖入窗口 : 步骤3.再导入ray下的天空盒,这里选择/ray-mmd-1.5.2/Skybox/Helipad GoldenHour作演示 步骤4.在背景->模型绘制顺序里,将天空盒移动至最上部 步骤5 .再打开右上角mmeffect区,在main栏给模型加载main.fx: 步骤6.在EnvlightMap栏下给你选的的天空盒skybox加载天空盒对应的lighting.fx 例如这里用的是\ray-mmd 一般单纯的ray虽然很好了但还不够,最好再结合mme特效和皮肤材质使用。

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    【Research】Explore ChestX-ray Dataset

    目前规模最大的肺部X光数据库ChestX-ray14 是由NIH研究院提供的,该数据库包含 14 种肺部疾病(肺不张、变实、浸润、气胸、水肿、肺气肿、纤维变性、积液、肺炎、胸膜增厚、心脏肥大、结节、肿块和疝气 最新成果: 目前吕乐博士团队对这个数据库中的八种疾病图像进行研究,构建了ChestX-ray8数据集,借助ImageNet上的预训练模型对ChestX-ray8数据集进行多分类问题探索,研究成果详见:Wang_ChestX-ray8 同时,吴恩达团队也在ChestX-ray14数据库的基础上进行肺炎诊断,其训练的CheXNet深度模型在肺炎诊断任务上的表现超过了人类,研究成果详见:CheXNet-Radiologist-Level 参考资料 本文将关于ChestX-ray14 数据库的公开资料(包括媒体报道,研究论文,数据库存储网站,社区讨论、开源代码和其他资料)整理如下,希望给从事相关工作的个人和组织提供帮助。 datasets to scientific community ---- 论文:Wang_ChestX-ray8_Hospital-Scale_Chest_CVPR_2017_paper 论文:ChestX-ray8

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