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  • 深度学习怎么在自己服务器上跑 内容精选换一换华为云GPU加速云服务器(简称GPU)能够提供优秀的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。特别适合于深度学习,科学计算,CAE,3D动画渲染,CAD等应用。...

    深度学习怎么在自己服务器上跑 内容精选

    换一换

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    华为云GPU加速云服务器(简称GPU)能够提供优秀的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。特别适合于深度学习,科学计算,CAE,3D动画渲染,CAD等应用。

    来自:产品

    MindX DL(昇腾深度学习组件)是支持Atlas 800 训练服务器、Atlas 800 推理服务器、服务器(插Atlas 300T 训练卡)、GPU服务器的深度学习组件参考设计,提供昇腾AI处理器资源管理和监控、昇腾AI处理器优化调度、分布式训练集合通信配置生成等基础功能,快速使能合作伙伴进行深度学习平台开发。用户可以登录昇腾开发者

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    来自:其他

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    学习深度学习,永远绕不开 GPU,跑模型。就算力来说,最合适的还是在一些适合跑深度学习的服务器上训练模型。我也用过不少深度学习服务器。但经常遇到两个问题:一是算力不够,二是价格较贵。相对来说,GPU 云服务器还是相对比较贵的。最近深脑链的同学让我试用了通过 DBC Token 结算的 GPU 云服务

    来自:博客

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    开发环境主要用于用户开发和调测算子。如果用户除了开发和调测算子之外,还要在开发环境中进行网络模型训练,则开发环境需要部署在昇腾AI设备(如训练服务器或训练卡)。纯开发环境仅需要安装开发套件包,无需配置昇腾AI设备。在开发+调测场景下,则还需要安装驱动和固件以及深度学习框架。运行环境是实际训练模型的环境,运行环境要求配置昇腾AI设备(如训练

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    随着深度学习的广泛应用,大量的深度学习框架及深度学习硬件平台应运而生,但不同平台的神经网络模型难以在其他硬件平台便捷的运行,无法充分利用新平台的运算性能。TVM(Tensor Virtual Machine)的诞生解决了以上问题,它是一个开源深度学习编译栈,它通过统一的中间表达(Intermediate Representation)堆栈

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    随着深度学习的广泛应用,大量的深度学习框架及深度学习硬件平台应运而生,但不同平台的神经网络模型难以在其他硬件平台便捷的运行,无法充分利用新平台的运算性能。TVM(Tensor Virtual Machine)的诞生解决了以上问题,它是一个开源深度学习编译栈,它通过统一的中间表达(Intermediate Representation)堆栈

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    随着深度学习的广泛应用,大量的深度学习框架及深度学习硬件平台应运而生,但不同平台的神经网络模型难以在其他硬件平台便捷的运行,无法充分利用新平台的运算性能。TVM(Tensor Virtual Machine)的诞生解决了以上问题,它是一个开源深度学习编译栈,它通过统一的中间表达(Intermediate Representation)堆栈

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    随着深度学习的广泛应用,大量的深度学习框架及深度学习硬件平台应运而生,但不同平台的神经网络模型难以在其他硬件平台便捷的运行,无法充分利用新平台的运算性能。TVM(Tensor Virtual Machine)的诞生解决了以上问题,它是一个开源深度学习编译栈,它通过统一的中间表达(Intermediate Representation)堆栈

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  • 怎样在服务器上跑深度学习模型 内容精选换一换随着深度学习的广泛应用,大量的深度学习框架及深度学习硬件平台应运而生,但不同平台的神经网络模型难以在其他硬件平台便捷的运行,无法充分利用新平台的运算性能。...

    怎样在服务器上跑深度学习模型 内容精选

    换一换

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    随着深度学习的广泛应用,大量的深度学习框架及深度学习硬件平台应运而生,但不同平台的神经网络模型难以在其他硬件平台便捷的运行,无法充分利用新平台的运算性能。TVM(Tensor Virtual Machine)的诞生解决了以上问题,它是一个开源深度学习编译栈,它通过统一的中间表达(Intermediate Representation)堆栈

    A800-9010(Atlas 800 训练服务器(型号 9010))开发或运行环境安装参考如下:开发环境方式一:直接在昇腾AI设备上使用msInstaller工具给本机安装开发环境,如图1所示。该方式仅适用于昇腾AI设备安装的OS支持msInstaller工具运行的场景,支持给本机安装MindStudio。方式二:使用msInstall

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    A800-9010(Atlas 800 训练服务器(型号 9010))开发或运行环境安装参考如下:开发环境开发环境安装软件如图1所示。软件包说明:npu-firmware:固件安装包。npu-driver:驱动安装包。toolkit:开发套件包。主要用于用户开发应用、自定义算子和模型转换。开发套件包包含开发应用程序所需的AscendCL库

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    A800-9010(Atlas 800 训练服务器(型号 9010))开发或运行环境安装参考如下:开发环境开发环境安装软件如图1所示。软件包说明:npu-firmware:固件安装包。npu-driver:驱动安装包。toolkit:开发套件包。主要用于用户开发应用、自定义算子和模型转换。开发套件包包含开发应用程序所需的AscendCL库

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    A800-9000(Atlas 800 训练服务器(型号 9000))开发或运行环境安装参考如下:开发环境开发环境安装软件如图1所示。软件包说明:npu-firmware:固件安装包。npu-driver:驱动安装包。toolkit:开发套件包。主要用于用户开发应用、自定义算子和模型转换。开发套件包包含开发应用程序所需的库文件、开发辅助工

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    深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器学习技术,同时ModelArts是一站式的AI开发平台,从数据标注、

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    安全多方计算安全多方计算是针对无可信第三方的情况下,如何保护隐私的一种安全算法。在联邦中通过安全多方计算将本地模型的更新加密可以防止服务端通过恢复模型获取边缘训练数据的相关信息。边缘模型学习率边缘模型学习率同监督学习以及深度学习中的学习率是一个意思,是算法中的重要超参,用来指导如何通过损失函数的梯度调整网络权重。学习率太小,损失函数的收敛

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    A800-9000(Atlas 800 训练服务器(型号 9000))开发或运行环境安装参考如下:开发环境方式一:直接在昇腾AI设备上使用msInstaller工具给本机安装开发环境,如图1所示。该方式仅适用于昇腾AI设备安装的OS支持msInstaller工具运行的场景,支持给本机安装MindStudio。方式二:使用msInstall

    5eb5094525ac38c82d2a8e7d84950748.png

    智能基座产教融合协同育人基地,鲲鹏昇腾高校师生交流学习课程,包含21门课程,面向4个专业(人工智能、软件工程、计算机和电子信息),覆盖绝大部分专业必修课。从学习到实战到认证,一站式学习,系统掌握华为云鲲鹏昇腾相关知识。

    来自:其他

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    A800-3010(Atlas 800 推理服务器(型号 3010))开发或运行环境安装参考如下:开发环境开发环境安装软件如图1所示。软件包说明:npu-firmware:固件安装包。npu-driver:驱动安装包。toolkit:开发套件包。主要用于用户开发应用、自定义算子和模型转换。开发套件包包含开发应用程序所需的AscendCL库

    0a0ca88b94963916c79cc35f28e2f501.png

    A800-3010(Atlas 800 推理服务器(型号 3010))开发或运行环境安装参考如下:开发环境开发环境安装软件如图1所示。软件包说明:npu-firmware:固件安装包。npu-driver:驱动安装包。toolkit:开发套件包。主要用于用户开发应用、自定义算子和模型转换。开发套件包包含开发应用程序所需的AscendCL库

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  • 1.创建云服务器 1.1注册滴滴云 首先注册滴滴云,并进行实名认证,否则无法创建云服务器。点击“控制台”,进入控制台页面。 1.2选择配置 点击快速创建云服务器(DC2),显示出云服务器配置列表。 云服务器配置...

    1.创建云服务器

    1.1注册滴滴云

    首先注册滴滴云,并进行实名认证,否则无法创建云服务器。点击“控制台”,进入控制台页面。

    1.2选择配置

    点击快速创建云服务器(DC2),显示出云服务器配置列表。

    云服务器配置选择:

    付费方式:按时长。包月价格过高。

    可用区:广东1区。理论上北京区更好,但是北京区GPU服务器太差。

    服务器类型:GPU云服务器,通用型P100。

    镜像:标准镜像,这里我选择已经安装好CUDA的版本。

    配置:根据需要选择,一般选择第一个单GPU即可。

    系统盘和数据盘根据自己需要调整。

    网络按照默认即可,宽带选择10M,基本上够用,安全组按照默认。

    登陆方式选择密码,其他按照默认即可,添加标签,也可以不添加。

    创建成功,一定要记住下图中的公网IP,下面会用到。

     

    2.远程连接

    2.1安装WinSCP

    下载WinSCP并安装。打开WinSCP,界面如下。输入上图中的公网IP地址、用户名(默认为dc2-user)和密码登陆。

    为了方便以后使用,可以点击保存,即新建一个站点。然后继续登陆。

    点击“是”,然后会要求输入密码,以后每次只要输入密码即可。 

     右击文件,可以对文件进行操作。由于上传到服务器较慢,建议将数据集等文件压缩后再上传。

    2.2安装PuTTY

    下载并安装putty,可以单独使用,也可以结合WinSCP使用。单独使用需要输入公网IP如下图所示。

    或者使用 WinSCP打开,如下图所示。

    这两种方法打开后界面一致,均需要输入密码。注意,密码在输入过程中无显示且界面无变化。

    输入密码,按Enter后,进入云服务器终端界面。

    下面的操作与我们平时使用的终端界面一致,输入“nvidia-smi”查看驱动和cuda信息,发现均已安装好。

     安装Anaconda,运行以下命令即可。滴滴云网速很快,但是有时会不稳定。然后就可以创建虚拟环境,安装各种包了。

    wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
    chmod 777 Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
    sh Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
    

    安装过程一路yes,安装完成后运行

    source ~/.barshrc

    2.3 screen命令 

    为什么需要使用screen命令呢?因为我们在使用PuTTY时,一旦使用ctrl+d或者关闭窗口,我们的所有操作命令在云服务器都会终止。比如你在训练卷积神经网络,假如此时的电脑意外断网,云服务器就会停止训练,这是sighub信号的原因,此处不再解释。我们可以使用nohub或screen解决这个问题,screen更全面方便,所以记录screen使用流程。

    在PuTTY打开的终端页面输入“screen”。

    出现以下界面,单击空格键继续。

     然后,我们就打开了screen窗口。

    输入screen -ls,可以查看当前screen窗口的代号。

    先“ Ctrl+a”,然后单击“d”,即可退出screen的窗口。注意,此时仅仅是暂时退出,该screen窗口依然在运行程序。如果现在关闭PuTTY则不会影响screen里运行的程序。输入“screen -r 代号”可以重新进入screen。

     先“ Ctrl+a”,然后单击“k”,即可杀死screen的窗口,真正关闭该窗口。

     下面是screen的常用键组合。

    Ctrl-a ?显示所有键绑定信息
    Ctrl-a w显示所有窗口列表
    Ctrl-a Ctrl-a切换到之前显示的窗口
    Ctrl-a c创建一个新的运行shell的窗口并切换到该窗口
    Ctrl-a n切换到下一个窗口
    Ctrl-a p切换到前一个窗口(与C-a n相对)
    Ctrl-a 0..9切换到窗口0..9
    Ctrl-a a发送 C-a到当前窗口
    Ctrl-a d暂时断开screen会话
    Ctrl-a k杀掉当前窗口
    Ctrl-a [进入拷贝/回滚模式

    3.快照教程

    3.1创建快照

    为什么要创建快照?因为我们不运行云服务器,云服务器也在收费,我们必须删掉实例才会停止扣费,但是我们的云服务器全都会被删除。快照相当于一个镜像,可以还原我们之前的所有工作。首先,在控制台中找到需要创建快照的云服务器,在右侧单击。

    3.2删除云服务器

    创建快照后,我们就可以高枕无忧的删除云服务器了。

    3.3使用快照

    有两种使用快照还原云服务器的方法。一种是在创建云服务器时选择快照镜像,另一种是在控制台的快照列表中找到快照新建云服务器。

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  • 前期比较和使用了国内主流的的平台如矩阵,易学智能,中科类脑,MistGPU,比较下来还是选择了Featurize,放下部分的使用记录,非恰饭和水军。 之前的新人任务完成是送20元的代金券,目前活动似乎无了,但加群是...

    推荐一家国内平台:Featurize

     

    前期比较和使用了国内主流的的平台如矩阵云,易学智能,中科类脑,MistGPU,比较下来还是选择了Featurize,放下部分的使用记录,非恰饭和水军。


    之前的新人任务完成是送20元的代金券,目前活动似乎无了,但加群是仍然是可以赠送14元的代金券。14元可白嫖使用2080ti机型大约7小时,大家可自行体验后在做是否付费的决定。

     

    环境方面

    下面是2080ti机型所预配置的环境,TensorFlow和PyTorch版本更方便需要高版本的同学,当然也可以自行安装。环境方面自己很满意,打开即用无需配置,相同的代码和数据集,前期在测试MistGPU和矩阵云时就碰到了环境问题,因为是按量使用,每次租新机器时需要自行替换,稍显麻烦。
    与大多数平台类似 ,提供了20GB的项目云同步空间,数据集空间大小不作要求,导入到项目时会自动解压,很方便。

    计费方面

    作为学生党最关心的当然还是价格,下面放了价格表,平常使用的比较多的是2080ti机型,cpu大多数是i3-9100f,少量是i3-10100f,内存是32GB,硬盘是200GB左右,相对够用。 2080ti机型中偶尔能租到i7-9700k和64G内存的机器,2元一小时简直血赚。


    以自己训练yolov5s模型为例,在使用预训练权重的情况下,300个epoch耗时3小时多,大约7块钱。
    充值方面是充值数目越多,赠送金额越多,累计超过200元的金额是可以开发票的,对于实验室需要购买的小伙伴还是很方便的。


    补充一下,按量付费是按使用的小时数乘以单价来计算的,不是取整按一小时计算,在JupyterLab的下方可看到使用时间,也可在使用记录中可以看到详细的费用。

    工作区方面

    平常使用最多的是JupyterLab,文件的上传、压缩、下载都可以在这里完成,另外还可以切换环境,导入数据集等,放一张官方的介绍。

    使用过程中发现的比较方便的一点,在JupyterLab下可以进行文件的压缩和下载到自己电脑,前期在使用MistGPU平台时,并未发现此功能,使用了才发现真香。以导出自己的yolov5运行结果为例,直接压缩即可,无需使用scp命令,对新手很友好。


    当然也可以使用ssh连接和vscode远程开发,只需要配置ssh的公钥即可,操作也比较简单。

    最后放一个官方所给的Featurize快速上手视频,之后想到什么还会再补充,希望能帮到大家。
     

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  • 笔者近期参加一些深度学习、数据科学类的比赛,本地算力已不足以满足需求,需要更强的计算资源。本着“货比三家”的原则,笔者搜罗了互联网上的云计算资源,主要对其经济性进行汇总如下。
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空空如也

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深度学习云服务器