kubernetes&tensorflow

AlphaGo,每个实验1000个节点,每个节点4个GPU,4000 GPU.Siri,每个实验2个节点,8个GPU.AI研究,依赖海量数据计算,离性能计算资源.更大集群运行模型,把周级训练时间缩短到天级小时级.Kubernetes,应用最广泛容器集群管理工具,分布式TensorFlow监控.调度生命周期管理.容器集群自动化部署.扩容.运维开源平台,提供任务调度.监控.失败重启.TensorFlow.Kubernetes都是谷歌公司开源.https://kubernetes.io/ .谷歌云平台

1.Build docker image 由于自己build镜像总是遇到问题,此处暂时借用dockerhub上的一个镜像 docker.io/mochin/tensorflow-serving 将此镜像push到k8s所在集群的docker registry中 2.编写yaml 官方例子中给出了一个yaml不过有些地方不对,或者不适用这个dockerimage(可能是因为0.4.0的版本) 做出了一些修改 apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployme

TensorFlow深度学习,一篇文章就够了 2016/09/22 · IT技术 · TensorFlow, 深度学习 分享到:6 原文出处: 我爱计算机 (@tobe迪豪 ) 作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MXNet等框

原文地址 Announcing TensorFlow 0.8 – now with distributed computing support! Wednesday, April 13, 2016 Posted by Derek Murray, Software Engineer TensorFlow0.8发布--目前可以支持分布式计算! Google uses machine learning across a wide range of its products. In order to c

TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类.音频处理.推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用.最近流行的Keras框架底层默认使用TensorFlow,著名的斯坦福CS231n课程使用TensorFlo

2017年3月在开源软件史上是一个重要的月份.在这个月AWS与创业公司Heptio合作在AWS云上启动了Kubernetes(以下简称K8S)开源容器集群服务,K8S源自谷歌技术并形成了由谷歌支持的开源社区,此前已经被除了AWS之外几乎所有云平台支持.同样在3月,谷歌K8S与Pivotal的Cloud Foundry也握手言和,之前这两个被视为竞争性的技术也互相支持互相融合了,从而把K8S带向了企业级市场.简单说,K8S已经取得了压倒性优势. 在近两年兴起的容器技术体系中,一个重要的技术层就是容

新手入门深度学习,选择 TensorFlow 有哪些益处? 佟达:首先,对于新手来说,TensorFlow的环境配置包装得真心非常好.相较之下,安装Caffe要痛苦的多,如果还要再CUDA环境下配合OpenCV使用,对于新手来说,基本上不折腾个几天是很难搞定的. 其次,基于TensorFlow的教学资源非常多,中英文的都有,这对于新手也是非常有帮助的.Google做社区非常有一套,在中国有专门的一群人,会在第一时间把Google的开发者相关的进展翻译成中文. 另外,由于有Google背书,Ten

分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持.Martin Abadi.Ashish Agarwal.Paul Barham论文<TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems>. 分布式原理.分布式集群 由多个服务器进程.客户端进程组成.部署方式,单机多卡.分布式(多机多卡).多机多卡TensorFlow分布式. 单机多卡,单台服务器多块GPU.训练过程:在单机单GPU训练,

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