有关PowerAI发布的模型性能,其实和平台关系不大,和推理的实现相关;一般最为一个service发布,效率会比较高,因为可以把数据、模型都导入内存中,有daemon进程提供服务,响应时间与推理模型的逻辑处理相关,例如对图片的预处理等操
可以尝试一下PowerAI 深度学习平台来尝试,该平台自带了很多模型,都是源码提供的,客户可以利用这些模型做一些预研
以深度学习项目的管理为主线,包括场景的定义、数据的采集、数据的预处理、模型的选择、模型参数的定义、模型的训练、模型的优化、模型的验证、模型的发布和对外服务在对外服务中,随着数据的变化,需要对模型进行更新上述
优势有:1. 提供稳定的编译好的最新framework包2. 提供加速比高的并行训练框架,例如DDL和Fabric3. 提供Large Model Support功能,支持GPU显存和CPU内存统一寻址,利用CPU和GPU之间的NVLink高速带宽,实现更多的训练场景4. Pow
目前Deep Learning的开源框架很多都是基于x86平台,这个没错,客户可是用作开发、测试等场景,但作为生产环境,如果遇到bug或者性能问题,解决起来会比较的困难;PowerAI中的framework是IBM团队取自开源社区,但经过了优化和编译,用
PowerAI深度学习平台可以集成x86和Power服务器在一个集群中
PowerAI深度学习平台利用GPFS作为文件系统(或多节点并行文件系统),可以和HDFS平台集成,实现数据的抽取和同步
利用PowerAI深度学习平台,可以对计算机视觉、自然语言处理和金融时序数据等场景进行处理,目前对这些场景都有涉及,主要模型在计算机视觉方面,有图片分类、图片的目标检测和图片对比、识别等,基本涵盖了目前常用的模型
IBM powerAI训练的模型,是标准的权重等文件,不管对于Caffe还是Tensorflow或其他Framework,都是这样,使用这些权重文件有以下一些方法:PowerAI DLI(Deep Learning Impact)提供到处权重的菜单,用户可以将这些文件下载到本地,再
模型算法平台需要兼顾处理能力、管理能力和对外服务能力,并且包括资源管理、任务调度管理和在横向扩展中加速比能维持较高水平
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