基于Slurm构建泛HPC场景云上云下资源协同解决方案

Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

查看更多 →

cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

查看更多 →

Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

查看更多 →

使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

查看更多 →

使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

查看更多 →

率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

查看更多 →

分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

查看更多 →

7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

查看更多 →

推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

查看更多 →

"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

查看更多 →

Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

查看更多 →

开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18

查看更多 →

Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

查看更多 →

集群 业务模型编号对应的业务模型，请参见业务模型。 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和shard节点规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置小数据量数据，测试的OPS数据，详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性，且预置小数据量数据下的OPS

查看更多 →

集群 CCE集群选型建议 通过CCE搭建IPv4/IPv6双栈集群 制作CCE节点 自定义镜像 创建节点时执行安装前/后脚本 创建节点时使用OBS桶实现自定义脚本注入 通过kubectl对接多个集群 选择合适的节点数据盘大小 集群视角的成本可视化最佳实践 使用共享VPC创建 CCE Turbo 集群

查看更多 →

集群 集群概述 购买集群 连接集群 管理集群 升级集群 集群管理最佳实践

查看更多 →

signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB，TensorFlow保存summary可能是本地缓

查看更多 →

集群 Kubernetes版本发布记录 Autopilot集群版本发布说明 购买Autopilot集群 连接集群 管理集群 升级集群

查看更多 →

集群 DDS集群由dds mongos、config、shard组成，节点架构示意图如下： 图1 分片集群示意图 dds mongos dds mongos负责查询与数据写入的路由，是实例访问的统一入口。 每个实例有2～32个dds mongos，数量由用户自定义。 用户可直接连接dds

查看更多 →

集群 集群创建 集群运行 集群删除 集群升级

查看更多 →

集群 基础配置 网络 认证 访问配置 权限管控 容器驱逐配置 端口范围配置 特性开关 调度器性能配置 集群调度器配置 调度算法 部署策略 控制器性能配置 集群控制器并发配置 节点生命周期控制器（node-lifecycle-controller）配置 负载弹性伸缩控制器（hori

查看更多 →