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英特尔为 Kubernetes 推出分布式深度学习平台:Nauta

随着人工智能的发展,深度学习的价值不断增长,但实现它可能是一个复杂耗时的过程。英特尔(Intel)正寻求通过其在 Kubernetes 进行分布式深度学习的新开源平台来改变这一状况,该深度学习平台...

Spark上的深度学习流水线

Spark上的深度学习流水线 本文根据 https://github.com/databricks/spark-deep-learning 翻译。 本文地址 https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1811876,By openthings,2018-05-18. 深度...

深度学习与处理用于数据驱动的地球系统科学

深度学习与处理用于数据驱动的地球系统科学 由Markus Reichstein 在 2019 发表于 《Nature》。 这是一篇综述性文章,介绍了机器学习如何在地学中的应用与挑战。地球系统科学进入了大数据时代...

英特尔分布式深度学习平台Nauta-安装、配置与管理指南

英特尔分布式深度学习平台Nauta-安装、配置与管理指南 随着人工智能的发展,深度学习的价值不断增长,但实现它可能是一个复杂耗时的过程。英特尔(Intel)正寻求通过其在 Kubernetes 进行分布式...

03/03 09:46
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英特尔分布式深度学习平台Nauta-使用指南

英特尔分布式深度学习平台Nauta-使用指南 Nauta 软件提供了多用户、分布式的计算环境,可以为运行深度学习模型的训练实验提供支持。实验结果可以通过命令行、web UI 和/或 TensorBoard来进行...

03/03 09:51
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深度学习框架的发展与展望(2019.3)

机器学习算法发展比较迅速,但为了能够实现工程化的规模化应用,还需要稳定的框架和一致的流程的支持。 目前的机器学习算法主要分为两类,即深度学习与传统的机器学习。传统的机器学习如随机...

Ubuntu18.04上安装RTX 2080Ti显卡驱动

上了RTX 2080Ti显卡后,原来Ubuntu18.04内置的驱动和PPA安装的都不运作了,安装NVidia官网下载的驱动可以跑起来,但是需要费一些周折。 1、禁用系统默认显卡驱动 打开系统黑名单: sudo gedi...

PyTorch快速开始-Notebook with JupyterHub on K8s

在Kubernetes上的JupyterHub,通过Notebook快速运行PyTorch例程,测试镜像是否可用。 1、快速安装 在我的镜像中,已经将PyTorch、TorchVision打包到JupyterHub for K8s的Notebook镜像中,可以...

快速运行TensorFlow的6种方式

这里将介绍几种可以在隔离环境中运行TensorFlow的方式,包括:Anaconda、Docker、Jupyter、Kubernetes POD、Kubeflow、Spark DL on MLlib,将更容易管理和扩展到集群中运行。...

基于Kubernetes的机器学习系统

基于Kubernetes的机器学习系统 基于Kubernetes搭建机器学习系统,将可以利用大型集群管理和微服务架构实现大规模、生产级的训练、研究和应用机器学习系统,Nvidia的 HGX超级机器学习平台 也基...

2018/06/02 06:33
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Ubuntu快速玩转机器学习

要搭建一个完整的机器学习平台,需要使用很多种软件。这里介绍了基于Ubuntu+Nvidia+Docker+Tensorflow+Kubernetes+Spark的技术栈,这是一条非常强大的技术路线,这里分享了具体的部署攻略,包...

什么是地理空间智能(Geospatial AI)

什么是地理空间智能(Geospatial AI) 或 Geo.AI? 翻译 openthings。 作者 Aditya Chaturvedi - March 27, 2018 英文原作: https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1794308 人工智能(Artif...

PyTorch支持Kubernetes集群

PyTorch 支持Kubernetes集群 Pytorchs是另外一个开源的深度学习软件包,Pytorch可以在Kubernetes之中运行。该POC基于 TFJob operator,目前还处于概念验证阶段。 参考: Kubeflow 使用指南,...

2018/05/24 10:46
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Pachyderm 快速入门

Pachyderm 快速入门 Reproducible Data Science that Scales! 翻译:openthings, 2018.05.08. 原文:https://pachyderm.readthedocs.io/en/latest/getting_started/getting_started.html 参考...

PyTorch快速安装-基于JupyterHub并运行K8s

PyTorch快速安装-基于JupyterHub并运行K8s 运行PyTorch可以直接逻辑运行、容器中运行、KubeFlow中运行以及基于JupyterHub(独立运行或运行在K8s之上)等多种模式。这里介绍运行在K8s上基于J...

Spark的GPU支持方法研究

本文持续更新中,转载请注明来源:https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1602291 为了使用Spark进行机器学习,支持GPU是必须的,上层再运行神经网络引擎。目前AWS\GCP和Databricks的云都已...

AirFlow/NiFi/MLFlow/KubeFlow进展

大数据分析中,进行流程化的批处理是必不可少的。传统的大数据处理大部分是基于关系数据库系统,难以实现大规模扩展;主流的基于Hadoop/Spark体系总体性能较强,但使用复杂、扩展能力弱。大数...

深度学习引擎-PyTorch资源集锦

《深度学习引擎-PyTorch资源集锦》包含大量与 PyTorch (https://pytorch.org/)相关的资源链接,带你快速玩转基于神经网络的深度学习,进入人工智能的神秘领地。链接包括:入门教程,应用实...

03/09 07:39
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Kubernetes集成TensorFlow服务

Kubernetes集成TensorFlow服务 TensorFlow可以裸机运行、基于Virtualenv、Anaconda运行,在Docker中运行。把TensorFlow运行于Kubernetes之中,可以利用Kubernetes的强大容器管理和编排能力,...

Kubeflow 使用指南

Kubeflow 使用指南 本文根据 https://github.com/openthings/kubeflow/blob/master/user_guide.md 翻译。 本文地址 https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1808582,By openthings,2018.05...

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