尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16，共享TensorFlow实验室
简介TensorFLow是深度学习和机器学习最流行的开源框架，它最初是由Google研究团队开发的并致力于解决深度神经网络的机器学习研究，从2015年开源到现在得到了广泛的应用。特别是Tensorboard这一利器，对于数据科学家有效的工作也是非常有效的利器。Jupyter notebook是强大的数据分析工具，它能够帮助快速开发并且实现机器学习代码的共享，是数据科学团队用来做数据实验和组内合作....
阿里云机器学习PAI EAS部署TensorFlow Model
Step By Step 1、TensorFlow模型训练Code Sample from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot = True) import tensorflow as tf if __name.....
尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16，共享TensorFlow实验室《二》--共享GPU的弹性
上一篇文章《尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16，共享TensorFlow实验室》我们讲述了如何通过CGPU的方案来实现CGPU资源的共享和隔离。本文介绍基于CGPU资源的弹性能力。ps：下面的说明是基于上一篇文章的环境来进行的描述，环境的搭建请参考上一篇文章。 配置弹性伸缩组 在“集群列表”中目标集群的“更多”的下拉菜单中选中“自动伸缩” 配置基础的“缩容规则”后，“创建伸缩组...
在阿里云Kubernetes容器服务上打造TensorFlow实验室
简介 TensorFLow是深度学习和机器学习最流行的开源框架，它最初是由Google研究团队开发的并致力于解决深度神经网络的机器学习研究，从2015年开源到现在得到了广泛的应用。特别是Tensorboard这一利器，对于数据科学家有效的工作也是非常有效的利器。 Jupyter notebook是强大的数据分析工具，它能够帮助快速开发并且实现机器学习代码的共享，是数据科学团队用来做数据实验和组内....
在阿里云Kubernetes容器服务上打造TensorFlow实验室
简介 Jupyter notebook是强大的数据分析工具，它能够帮助快速开发并且实现机器学习代码的共享，是数据科学团队用来做数据实验和组内合作的利器，也是机器学习初学者入门这一个领域的好起点。 而TensorFLow是深度学习和机器学习最流行的开源框架，它最初是由Google研究团队开发的并致力于解决深度神经网络的机器学习研究，从2015年开源到现在得到了广泛的应用。特别是Tensorboar....
【深度学习框架实战】借助阿里云打造一键构建高性能Tensorflow服务
推广：数十款阿里云产品限时折扣中，赶紧点击这里，领劵开始云上实践吧！ 本场技术沙龙回顾链接：深度学习框架实战——TensorFlow 演讲嘉宾简介： 游亮（昀龙），阿里云高级技术专家，阿里云高性能人工智能团队负责人，阿里云异构计算、超级计算集群产品架构师，获得过多项专利。拥有近10年高性能计算研发和优化经验，精通针对X86 CPU、Intel Xeon Phi、GPU等微架构的计算性能优化以及网....
阿里云Kubernetes 1.9上利用Helm运行TensorFlow 分布式模型训练
阿里云Kubernetes 1.9上利用Helm运行TensorFlow 分布式模型训练 TensorFlow是业界最流行的深度学习框架， 但是如何将TensorFlow真正运用于生产环境却并不简单，它面临着资源隔离，应用调度和部署，GPU资源分配，训练生命周期管理等挑战。特别是大规模的分布式训练场景， 单靠手动部署和人力运维已经无法有效处理。特别启动每个模块都需要指定好分布式集群的cluste....
阿里云Kubernetes 1.9上利用Helm玩转TensorFlow模型预测
TensorFlow Serving是由Google开源的机器学习模型预测系统，能够简化并加速从模型到生产应用的过程。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更给人惊喜后的是，它还提供了不宕机的模型更新和版本管理。这大大降低了模型提供商在线上管理的复杂性，可以将注意力都放在模型优化上。 TensorFlow Serving本质上也是一个在线服务，我们需要考虑....
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