我们在Linux系统下使用一些深度学习框架(如MindSpore)运行脚本的时候,经常会用一些打印输出来判断当前执行的步骤,或者是使用打印输出来定位算法问题。但是在Linux系统下程序输出其实被分成了正确输出和错误输出,如果只是在屏幕上打印的话,会将两种输出同时打印出来。但是如果要将打印的结果输出到某个文件里面的话,这时候正确输出和错误输出就是需要分开指定了。
即想要通过 Python 在线获取某个转录本对应的基因 symbol 时,发现出现 SSL 无法获取本地证书:unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1056)!
即pipeline在项目中的位置可以自定义,值表示离引擎的距离,越近数据越先通过:权重值小的优先执行。
要把 Kubeflow 的 Pipeline 用溜了,肯定是需要有自定义 Pipeline 的能力了,所以需要熟悉一下 Pipeline 里的一些概念。
Pipeline 提供了几个内置的 Pipline…有点绕口,但是真正使用的时候,但是默认提供的几个 Pipeline 都要基于 GCP Google 的云平台,但是我们的目的是在自己的集群部署,自然是访问不到 GCP 的,所以根据官网,总结了一些构建 Pipeline 的流程。
Jenkins是一个开源的自动化服务器,用于构建、测试和部署代码。它可以通过插件扩展,支持各种不同的项目类型。Jenkins通常被用于实现持续集成和持续交付(CI/CD)。
当前Serverless热度越来越高,越来越多的开发者们开始抛弃传统开发模式基于Serverless来搭建自己的产品服务。在享受腾讯云Serverless产品SCF的免运维、低成本优势的同时,也要适应SCF与传统开发模式的差异。其中DevOps便是很重要的一环,因为SCF特有的runtime,使得开发者无法复用现有DevOps平台完成CI/CD流程。
近日,使用 Serverless 开发了一个应用。其中 CI/CD,是需要考虑的一个问题。这里用到了 Jenkins 和 Docker。并且 Jenkins Pipeline 运行在容器中。
最近在看《深度学习:基于Keras的Python实践(魏贞原)》这本书,书中8.3创建了一个Scikit-Learn的Pipeline,首先标准化数据集,然后创建和评估基线神经网络模型,代码如下:
前面文章介绍过如何通过 Pipeline 来构建工作流,因为 Kubeflow 主要是在机器学习的场景下使用的,那么本文就简单介绍一下怎么构建一个简单 ML 的工作流。
构建是指将源码转换成一个可使用的二进制程序的过程。这个过程可以包括但不限于这几个环节:下载依赖、编译、打包。构建过程的输出一比如一 个zip包,我们称之为制品(有些书籍也称之为产出物)。而管理制品的仓库,称为制品库。 在没有Jenkins的情况下,构建过程通常发生在某个程序员的电脑上,甚至只能发生在某台特定的电脑上。这会给软件的质量带来很大的不确定性。想想软件的可靠性(最终是老板的生意)依赖于能进行构建的这台电脑的好坏,就觉得很可怕。 解决这问题的办法就是让构建每一步都是可重复的,尽量与机器无关。 所以,构建工具的安装、设置也应该是自动化的、可重复的。 虽然Jenkins只负责执行构建工具提供的命令,本身没有实现任何构建功能,但是它提供了构建工具的自动安装功能。
主要是因为下面这两个原因,所以决定从源码编译安装去折腾一下 tkinter,以下是一些记录。
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
GPUManager 基于 GPU 驱动封装实现,用户需要对驱动的某些关键接口(如显存分配、cuda thread 创建等)进行封装劫持,在劫持过程中限制用户进程对计算资源的使用,整体方案较为轻量化、性能损耗小,自身只有 5% 的性能损耗,支持同一张卡上容器间 GPU 和显存使用隔离,保证了编码这种算力利用率不高的场景开发者可以共享 GPU,同时在同一块调试时资源不会被抢占。
我们都知道斯坦福 NLP 组的开源工具——这是一个包含了各种 NLP 工具的代码库。近日,他们公开了 Python 版本的工具,名为 Stanza。该库有 60 多种语言的模型,可进行命名实体识别等 NLP 任务。一经开源,便引起了社区的热议。李飞飞就在推特上点赞了这个项目。
Apache Beam是一个统一的编程模型,用于构建可移植的批处理和流处理数据管道。虽然主要由Java和Python SDK支持,但也有一个实验性的Go SDK,允许开发人员使用Go语言编写 Beam 程序。本文将介绍Go SDK的基本概念,常见问题,以及如何避免这些错误。
习惯了Windows电脑下的所见即所得,找到程序或文件双击即可运行或打开;于是我们被惯得以为电脑会像人一样聪明,给他一个名字就可以运行程序或打开文件;于是在命令行下或程序里不断碰壁,为啥这个命令不运行了呢?
I recently ported an app with Google OAuth2 integration from django-social-auth to python-social-auth. Here are some things I noticed that were not mentioned in the porting docs.
Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互。 一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应,需要传送两个tcp报文。 设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次get key,这时你要向redis请求100次+获取响应100次。如果能一次性将100个请求提交给redis server,执行完成之后批量的获取相应,只需要向redis请求1次,然后批量执行完命令,一次性结果,性能是不是会好很多呢? 答案是肯定的,节约
Scrapy由 Python 编写,是一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
大语言模型(LLM)应用开发涵盖了使用预训练语言模型构建自然语言处理(NLP)应用程序的过程。以下是开发 LLM 应用的详细指南,包括安装、基础配置、常见应用场景和实际示例。
Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互。
当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,这些Item Pipeline组件按定义的顺序处理Item。
快两周了,还没缓过来劲,python 黑帽的系列教程今天才开始捡起来。不过工作又要忙了,晚上照顾玄小魂,白天敲代码,抽时间写文章,真的有点心力交瘁。不过没关系,一切都会好起来的。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 本篇文章,是转载过来的,Python黑客编程的后续课程也会详细讨论Scrapy的使用的。 原文链接:http://chenqx.
在前面的章节中,讲解了提取数据和使用Item封装数据,接下来讲解如何处理爬取到的数据。 在Scrapy框架中,Item Pipeline是处理数据的组件,如下图20-1所示,当Item在Spider
在这篇博客中,Meta 探讨了使用 Llama 2 的五个步骤,以便使用者在自己的项目中充分利用 Llama 2 的优势。同时详细介绍 Llama 2 的关键概念、设置方法、可用资源,并提供一步步设置和运行 Llama 2 的流程。
正常的Redis 命令的生命周期是 Client 给 Server 发一条命令,Server 执行后把结果反馈给 Client,但这个过程中, Client 和 Server 之间的通信会花费大量时间,pipeline 的思路就是每一次 Client 和 Server 通信不再是一次发一条命令(/结果)而是把一批命令打包传输给 Server,然后Server把这些命令按顺序执行的结果反馈给 Client
当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,一些组件会按照一定的顺序执行对Item的处理。 每个item pipeline组件(有时称之为“Item Pipelin
之前阐述了逻辑回归、孤立森林等建模方法,本文介绍如何把建好的模型保存为标准格式(PMML文件)。
因打算全面基于jenkins 2.X的核心特性:pipeline 所以jenkins pipeline相关插件是必备的:
问题是这样的,有时候spark ml pipeline中的函数不够用,或者是我们自己定义的一些数据预处理的函数,这时候应该怎么扩展呢? 扩展后保持和pipeline相同的节奏,可以保存加载然后transform。
K8S目前是业界容器编排领域的事实标准,是几乎所有云原生架构的首选。目前随着云原生架构越来越流行,测试开发人员需要掌握K8S技术栈已经成为越来越迫切的需求。
Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,
Datainsight 是基于kubeflow二次开发的项目。是一个专用于k8s上具备可移植性与可扩展性的机器学习工具包。目标:
预测模型标记语言(PMML) 是一种开放、标准化的语言,用于表示和存储机器学习模型。其主要目的是提供一种跨平台、跨工具的方式来分享和部署预测模型。PMML是由数据挖掘组织(DMG)开发和维护的标准,从最初的版本1.1发展到现在的4.4版本,涵盖了越来越多的模型类型和功能。
在 ModelScope 的 本地启动服务[1] 文档中,介绍了使用 modelscope server 发布模型服务的方法。简单来说,就是执行如下命令:
图源:https://unsplash.com/photos/pjAH2Ax4uWk
以上所有应用场景在模型持久性、保存和加载模型的能力方面都更为容易。随着Apache Spark 2.0即将发布,Spark的机器学习库MLlib将在DataFrame-based的API中对ML提供长期的近乎完整的支持。本博客给出了关于它的早期概述、代码示例以及MLlib的持久性API的一些细节。
为了对kubeflow有个更直观深入的了解,对kubeflow的各组件进行简单的介绍,先从机器学习任务来看kubeflow的的实现。
Open3D-ML是Open3D的一个扩展,用于3D机器学习任务。它建立在Open3D核心库之上,并通过机器学习工具对其进行扩展,以进行3D数据处理。此repo集中于语义点云分割等应用程序,并提供可应用于常见任务的预训练模型以及用于训练的流程。
本文作者Favio Vázquez从2018年开始发布《数据科学和人工智能每周文摘:Python & R》系列文章,为数据科学家介绍最好的库、repos、packages以及工具。
图像处理管道是一组按预定义顺序执行的任务,用于将图像转换为所需的结果或提取一些有趣的特征。
StanfordNLP 结合了斯坦福团队参加 CoNLL 2018 Shared Task on Universal Dependency Parsing 使用的软件包,和 Stanford CoreNLP 软件的官方 Python 接口。StanfordNLP 不仅提供 CoreNLP 的功能,还包含一系列工具,可将文本字符串转换为句子和单词列表,生成单词的基本形式、词性和形态特征,以及适用于 70 余种语言中的句法结构。
问题是这样的,如果我们想基于pyspark开发一个分布式机器训练平台,而xgboost是不可或缺的模型,但是pyspark ml中没有对应的API,这时候我们需要想办法解决它。
在流水线中使用Pyenv Pipeline插件提供的withPythonEnv方法
早在去年年底,LMDeploy 已经悄悄地支持了多模态(视觉)模型(下文简称 VLM)推理,只不过它静静地躺在仓库的 examples/vl 角落里,未曾与大家正式照面。
印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章,整理相关的理论与实践知识(可惜本人太懒了,现在才开始写),于是乎有了今天的文章。失衡样本在我们真实世界中是十分常见的,那么我们在机器学习(ML)中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢?如何处理这些失衡样本呢?以下的内容希望对你有所帮助!
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