TensorFlow VM vs Docker Container Virtual Machine Docker Container � Docker ��� TensorFlow https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac 1. Install Docker for Mac 2. Run Docker for Mac Mac 3. Pull a TensorFlow Docker image $ docker pull tensorflow/tensorflow:nightly-jupyter 4. Start a TensorFlow Docker container $ docker run -it -p 8888:8888 -v $(notebook-examples-path):/tf/notebooks

be 5. Figure 7-8 (right) shows a predicted block. Figure 7-8: The structure of a block used to compose normal and reduction cells. The image on the left shows the timesteps predicting the hidden states op_id == 1: x = tf.concat([inp_1, inp_2], -1) output = self.repair_channels(x) return output def compose_block(self, block_config, inputs): input_1, input_2 = list(map(lambda idx: inputs[idx], block_config[:2])) inputs = self.reduce_inputs(inputs) blocks = [] for block in cell_config: block_output = self.compose_block(block, inputs) blocks.append(block_output) x = tf.concat(blocks, -1) output = self.repair_channels(x)

txt 为 AI SaaS 编写 Dockerfile 为 AI SaaS 构建 Docker 镜像（TF 容器外） $ docker build –t tf2-ai-saas -f ai_saas/Dockerfile . 为 AI SaaS 构建 Docker 镜像（TF 容器外） $ docker build –t tf2-ai-saas -f ai_saas/Dockerfile ai_saas/Dockerfile . “Hello TensorFlow” Try it！ 交付 AI SaaS：部署和测试 AI SaaS 启动商品识别 AI SaaS 服务（GPU版本） $ docker run --runtime nvidia -it --rm --name tf2_ai_saas -p 9000:9000 tf2-ai-saas bash 使用 cURL 发起识别请求 $ curl -H "Content-Type:

Lab 中使用 TensorFlow 2 在 Jupyter Lab 中使用 TensorFlow 2 Docker 容器 与 虚拟机 虚拟机 Docker 容器 在 Docker 中使用 TensorFlow 2 在 Docker 中使用 TensorFlow 2 在 Docker 中使用 TensorFlow 2 “Hello TensorFlow” Try it！ 使用 tf.keras

Container About this task Before you can pull a container from the NGC container registry: ‣ Install Docker. ‣ For NVIDIA DGX™ users, see Preparing to use NVIDIA Containers Getting Started Guide. ‣ For non-DGX Refer to NGC Getting Started Guide for more information. The deep learning frameworks, the NGC Docker containers, and the deep learning framework containers are stored in the nvcr.io/nvidia repository Running PyTorch Before you begin Before you can run an NGC deep learning framework container, your Docker ® environment must support NVIDIA GPUs. To run a container, issue the appropriate command as explained

# 图片的预处理步骤 transform=torchvision.transforms.Compose([ # 转换为张量 torchvision.transforms MNIST('mnist_data', train=True, download=True, transform=torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor(), 数据集，并保存到 mnist_data 文件夹 train_db = datasets.MNIST('mnist_data', True, transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((28, 28)), transforms.ToTensor() ]), download=True)

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Nvidia_logo.svg and https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Docker_(container_engine)_l ogo.png May be re-distributed in accordance with the terms of the CC-SA 4.0 wikimedia.org/wikipedia/commons/6/67/Kubernetes_logo.svg and https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Docker_(contai ner_engine) _logo.png May be re-distributed in accordance with the terms of the CC-SA 4.0

can also use the official docker image with SkyPilot master branch automatically cloned by running: # NOTE: '--platform linux/amd64' is needed for Apple silicon Macs docker run --platform linux/amd64 aws:rw" \ -v "$HOME/.config/gcloud:/root/.config/gcloud:rw" \ berkeleyskypilot/skypilot-nightly docker exec -it sky /bin/bash 1.11.3 使用 SkyPilot 运行 Qwen1.5-72B-Chat 1. 您可以使用 serve-72b.yaml 中的可用的 GPU

3 监控/启停 任务调度/资源管理 监控上报 cephfs存储集 群 本地文件系统 数据 模型/日志 client 管理数据 提取模型、 查看日志 提交/管理任务 用户 docker.oa.co m 自动拉取镜像 Redis 冷数据 热任务/监控数据/集群信息 • 任务监控与自动重启 • 分布式多机训练，不可避免遇到由于硬件/网 络波动引起的异常 • 监控任务运行状况，当任务发生异常时，选 支持以 GPU 或节点为粒度进行资源分配 • 用户配置任务所需最小资源 • 自动扩缩容，最大化资源使用率 • 支持不同计算框架 • 调度与任务松耦合，用户可以灵活定义任务 • 支持配置 docker 镜像，完全自定义运行环 境 • 良好的用户体验 • 完善的客户端工具 • 任务进度微信提醒 SACC2017 proto model graph. pb 深度网络计算图 caffe

[transforms.ToTensor()] if resize: trans.insert(0, transforms.Resize(resize)) trans = transforms.Compose(trans) mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( root="../data", train=True, transform=trans apply(img, color_aug) 结合多种图像增广方法 在实践中，我们将结合多种图像增广方法。比如，我们可以通过使用一个Compose实例来综合上面定义的不同 的图像增广方法，并将它们应用到每个图像。 augs = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), color_aug train_augs = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), torchvision.transforms.ToTensor()]) test_augs = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor()])