模型并行训练技术
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1. 数据并行 训练步骤: master 设备加载模型,并将模型参数复制到每个 worker 设备 master 设备按照 batch 维度划分训练数据,将每个 batch 传递给每个 worker 设备 每个 worker 设备进行训练 master 设备汇总每个 worker 设备的梯度,更新模型参数 master 设备广播模型参数到每个 worker 设备,准备下一个 batch 训练 核心思想: 将训练

常用 AI 基础镜像及启动命令
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1. 镜像 Tag 标识的含义 base/cuda: 包括 CUDA 运行时 runtime: 在 base 的基础上,新增了 CUDA math 库和 NCCL、cuDNN 运行时 devel: 在 runtime 的基础上,新增了头文件和用于构建 CUDA 镜像的开发工具,对于多阶段构建特别有用 cuddn: 在上面基础上,新增了 cuDNN 神经网络加速库 py3: Python 3 环境 2. CUDA 镜像 镜像 AMD64 镜像大小 ARM64 镜

Conda 安装与使用
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1. 安装 miniconda macOS 1 brew install miniconda Linux 1 2 3 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh rm -rf Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 2. 修改默认配置 2.1 初始化 Shell 如果不进行初始化,激活环境时会报错 CondaError: Run 'conda init' before 'conda activate' 。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 conda init --help usage: conda init [-h] [--all] [--user] [--no-user] [--system] [--reverse] [--json] [-v] [-q] [-d] [SHELLS ...] Initialize conda for shell interaction. positional arguments: SHELLS One or more shells to be initialized. If not given, the default value is 'bash' on unix and 'cmd.exe' & 'powershell' on Windows. Use the '--all' flag to

Argo Events 事件驱动工作流
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1. Argo Events 工作原理 上面是 Argo Events 官方网站上的架构图,对于事件处理系统,有三个重要的组成 事件源的接入,对应于 Event Source 事件的分发,对应于 Event Sensor 事件的消费,对应于 Event Trigger 事件消息存储在 EventBus 中,默认使用的 NATS。 2. 创建 ServiceAccount 给 Sensor 和 Workflow 创建 operate-workflow-sa operate-workflow-sa 用来授权 Sensor 操作 Workflow 。 1 2 3 4 5 6

Volcano 使用基础
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1. Volcano 简介 Volcano 是华为开源的一个基于 Kubernetes 的资源调度系统,相较于原生的调度器,具有的显著特点有: 支持 gang scheduling 对于批量作业的调度,容易碰到死锁的问题,比如两个作业都需要同时运行 10 个 Pod 才能启动,当两个作业同时提交时,可能都只有部分 Pod 被调度,两个作业都无法正常