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基于阿里云容器服务监控 Kubernetes集群GPU指标

简介 当您在阿里云容器服务中使用GPU ECS主机构建Kubernetes集群进行AI训练时,经常需要知道每个Pod使用的GPU的使用情况,比如每块显存使用情况、GPU利用率,GPU卡温度等监控信息,本文介绍如何快速在阿里云上构建基于Prometheus + Grafana的GPU监控方案。 Prometheus Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时间序列数据库。从 2012 年开始编写代码,再到 2015 年 github 上开源以来,已经吸引了 20k+ 关注,2016 年 Prometheus 成为继 k8s 后,第二名 CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 成员。2018年8月 于CNCF毕业。作为新一代开源解决方案,很多理念与 Google SRE 运维之道不谋而合。 操作

深度学习超参数搜索实用指南

与机器学习模型不同,深度学习模型里面充满了各种超参数。而且,并非所有参数都能对模型的学习过程产生同样的贡献。考虑到这种额外的复杂性,在一个多维空间中找到合适的参数变量成为了挑战。幸运的是,我们有不同的策略和工具可以解决搜索问题。 每一位研究人员都希望在现有的资源条件下,找到最佳的模型。通常情况下,他们会在开发的最后阶段尝试一种搜索策略,这可能会有助于改进他们辛辛苦训练出来的模型。 此外,在半自动/全自动深度学习过程中,超参数搜索也是的一个非常重要的阶段。 超参数到底是什么? 让我们从最简单的定义开始,超参数是在构建机器/深度学习模型时可以转动的旋钮。或者这样解释,超参数是开始训练之前,用预先确定的值来手动设置的所有训练变量。 我们应该都会认可Learning Rate和Dropout Rate是超参数。但是模型设计的变量呢?这些变量包括嵌入

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