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腾讯云服务器(CVM)为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟,您就可以在云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。
  • 智能钛机器学习平台

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  • 容器服务

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  • PyTorch

    PyTorch 是一个设计精良的深度学习框架。它由 Facebook 的人工智能研究小组在2016年开发,更多详细介绍您可参考 PyTorch 文档。版本说明PyTorch 组件中使用的 Python 版本和支持的第三方模块版本信息如下: Python 3.6SciPy 1.0.0NumPy 1.14.3 如果您需要使用其他第三方的 lib,可使用_internal import mainmain() 操作步骤添加组件从左侧菜单栏中,选择【框架】>【深度学习】列表下的【PyTorch】节点,将其拖拽至画布中。查看 PyTorch 控制台和日志在 PyTorch 节点上单击右键菜单可查看任务状态和详细日志。代码示例以下代码展示了在 PyTorch 框架中,调用 torch.nn 构建一个典型神经网络(NN)的方法。
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  • PyTorch Operator

    简介PyTorch-Operator 是 Kubeflow 社区开发,用于支持在 Kubernetes 上执行 PyTorch DDP(distributed data parallel)模式分布式训练任务的组件ccr.ccs.tencentyun.comkubeflow-oteampytorch-operator image.tagPyTorch-Operator 镜像的版本"latest" namespace.create是否为 PyTorch-Operator创建独立的命名空间true namespace.name部署 PyTorch-Operator 的命名空间"pytorch-operator" 最佳实践请参见 运行 Pytorch
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  • 运行 PyTorch 训练任务

    本文为您介绍如何运行 PyTorch 训练任务。前提条件AI 环境中已安装 PyTorch Operator。AI 环境中有 GPU 资源。制作训练镜像训练镜像的制作过程较简单,只需基于一个 PyTorch 1.0 的官方镜像,将代码复制到镜像内,并配置好 entrypoint 即可。注意: 训练代码基于 PyTorch 1.0 构建,由于 PyTorch 在版本间可能存在 API 不兼容的问题,上述训练代码在其他版本的 PyTorch 环境下可能需要自行调整代码。create -f .pytorch_job_mnist_nccl.yaml 执行以下命令,查看该 PyTorch Job:kubectl get -o yaml pytorchjobs pytorch-dist-mnist-nccl执行以下命令,查看 PyTorch 任务创建的相关 Pod:kubectl get pods -l pytorch_job_name=pytorch-dist-mnist-nccl
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  • Pytorch 单机训练任务

    操作场景本文档将向您介绍如何使用 TI SDK 训练 Pytorch 模型。操作步骤使用 TI SDK 训练 Pytorch 模型只需要三步 准备训练脚本构造一个 ti.pytorch.Pytorch Estimator调用 Estimator 的 fit 方法 TI 预置了1.1版本 Pytorch 镜像,用户也可以上传自定义镜像,自定义镜像的版本不受限制,只需要参考 TI 容器规范,参考 使用自定义镜像。准备训练脚本TI 中使用的训练脚本和标准的 Pytorch 脚本非常相似,只需少量的修改就可以将用户现有的 Pytorch 训练脚本适配到TI中。训练脚本可以直接读取注入的环境变量和超级参数。将模型保存到约定的目录中 TI 会运行用户的训练脚本,建议将启动训练的入口代码放到 main 方法中(if__name__== '__main__')构造 Estimatorestimator = PyTorch
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  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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  • FPGA 云服务器

    腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务,您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片,视频,基因等相关领域的计算解决方案,提供无与伦比的计算加速能力……
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  • 专用宿主机

    专用宿主机(CDH)提供用户独享的物理服务器资源,满足您资源独享、资源物理隔离、安全、合规需求。专用宿主机搭载了腾讯云虚拟化系统,购买之后,您可在其上灵活创建、管理多个自定义规格的云服务器实例,自主规划物理资源的使用。
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  • 黑石物理服务器2.0

    腾讯黑石物理服务器2.0(CPM)是一种包年包月的裸金属云服务,为您提供云端独享的高性能、无虚拟化的、安全隔离的物理服务器集群。使用该服务,您只需根据业务特性弹性伸缩物理服务器数量,获取物理服务器的时间将被缩短至分钟级。
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  • 容器服务

    腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine ,TKE)基于原生kubernetes提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ,扩展了腾讯云的云硬盘、负载均衡等 kubernetes 插件,为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题,提高了大规模容器集群管理的便捷性,帮助用户降低成本,提高效率。容器服务提供免费使用,涉及的其他云产品另外单独计费。
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  • 弹性伸缩

    腾讯弹性伸缩(AS)为您提供高效管理计算资源的策略。您可设定时间周期性地执行管理策略或创建实时监控策略,来管理 CVM 实例数量,并完成对实例的环境部署,保证业务平稳顺利运行。弹性伸缩策略不仅能够让需求稳定规律的应用程序实现自动化管理,同时告别业务突增或CC攻击等带来的烦恼,对于每天、每周、每月使用量不停波动的应用程序还能够根据业务负载分钟级扩展。
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  • 云函数

    云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。
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  • 批量计算

    批量计算(Batch)是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模,智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……
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  • 消息队列 CMQ

    腾讯云消息队列(CMQ)是一种分布式消息队列服务,它能够提供可靠的基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)之间的收发消息,存储在可靠有效的 CMQ 队列中,防止消息丢失。CMQ 支持多进程同时读写,收发互不干扰,无需各应用或组件始终处于运行状态。
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  • 消息队列 CKafka

    CKafka(Cloud Kafka)是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性的消息系统,100%兼容开源 Kafka API(0.9版本)。Ckafka 基于发布/订阅模式,通过消息解耦,使生产者和消费者异步交互,无需彼此等待。Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点,适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。
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  • API 网关

    腾讯云 API 网关(API Gateway)是腾讯云推出的一种 API 托管服务,能提供 API 的完整生命周期管理,包括创建、维护、发布、运行、下线等。您可使用 API 网关封装自身业务,将您的数据、业务逻辑或功能安全可靠的开放出来,用以实现自身系统集成、以及与合作伙伴的业务连接。
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  • 微服务平台 TSF

    腾讯微服务平台(TSF)是一个围绕应用和微服务的 PaaS 平台,提供一站式应用全生命周期管理能力和数据化运营支持,提供多维度应用和服务的监控数据,助力服务性能优化。
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  • 对象存储

    腾讯云对象存储数据处理方案主要针对于存储于腾讯云对象存储COS中的数据内容进行处理加工,满足压缩、转码、编辑、分析等多种诉求,激活数据价值。
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