DLPack构建跨框架的深度学习编译器 Tensorflow,PyTorch和ApacheMxNet等深度学习框架提供了一个功能强大的工具包,可用于快速进行原型设计和部署深度学习模型.易用性通常是以碎片为代价的:孤立地使用每个框架是很容易的.垂直集成已使常见用例的开发流程简化了,但是冒险走过的路可能很棘手. 一个支持不佳的方案是将张量直接从一个框架传递到内存中的另一个框架,而没有任何数据重复或复制.支持这种用例使用户能够将管道串联在一起,其中某些算子在一个框架中得到比在另一个框架中得到更好的支持…
通过 DLPack 构建跨框架深度学习编译器 深度学习框架,如Tensorflow, PyTorch, and ApacheMxNet,快速原型化和部署深度学习模型提供了强大的工具箱.不幸的是,易用性往往以碎片化为代价:孤立地使用每个框架是很容易的.纵向集成使开发简化为常用案例,但冒险走出困境可能比较棘手. 一个支持不力的方案是在内存中将算子从一个框架直接传递到另一个框架,而没有任何数据重复或复制.支持此类使用案例,将使用户能够将管道串联在一起,在一个框架(或更快)中,某些算子比在另一个框架中得…
go微服务框架go-micro深度学习(一) 整体架构介绍 go微服务框架go-micro深度学习(二) 入门例子 go微服务框架go-micro深度学习(三) Registry服务的注册和发现 go微服务框架go-micro深度学习(四) rpc方法调用过程详解 go微服务框架go-micro深度学习(五) stream 调用过程详解 代码在github上…
上一篇帖子go微服务框架go-micro深度学习(三) Registry服务的注册和发现详细解释了go-micro是如何做服务注册和发现在,服务端注册server信息,client获取server的地址信息,就可以和服务建立连接,然后就可以进行通信了.这篇帖子详细说一下,go-micro的通信协议.编码,和具体服务方法的调用过程是如何实现的,文中的代码还是我github上的例子: gomicrorpc go-micro 支持很多通信协议:http.tcp.grpc等,支持的编码方式也很多有jso…
摘要: 上一篇帖子go微服务框架go-micro深度学习(三) Registry服务的注册和发现详细解释了go-micro是如何做服务注册和发现在,服务端注册server信息,client获取server的地址信息,就可以和服务建立连接,然后就可以进行通信了. 上一篇帖子go微服务框架go-micro深度学习(三) Registry服务的注册和发现详细解释了go-micro是如何做服务注册和发现在,服务端注册server信息,client获取server的地址信息,就可以和服务建立连接,然后就可…
近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问…
上一篇帖子简单介绍了go-micro的整体框架结构,这一篇主要写go-micro使用方式的例子,中间会穿插一些go-micro的源码,和调用流程图,帮大家更好的理解go-micro的底层.更详细更具体的调用流程和细节,会在以后的帖子里详细讲解. 例子的github地址: gomicrorpc   跑一遍例子,也就会明白个大概. 安装所需要的环境 go-micro服务发现默认使用的是consul, brew install consul consul agent -dev 或者直接使用使用dock…
产品嘴里的一个小项目,从立项到开发上线,随着时间和需求的不断激增,会越来越复杂,变成一个大项目,如果前期项目架构没设计的不好,代码会越来越臃肿,难以维护,后期的每次产品迭代上线都会牵一发而动全身.项目微服务化,松耦合模块间的关系,是一个很好的选择,随然增加了维护成本,但是还是很值得的.       微服务化项目除了稳定性我个人还比较关心的几个问题: 一: 服务间数据传输的效率和安全性. 二: 服务的动态扩充,也就是服务的注册和发现,服务集群化. 三: 微服务功能的可订制化,因为并不是所有的功能都…
服务的注册与发现是微服务必不可少的功能,这样系统才能有更高的性能,更高的可用性.go-micro框架的服务发现有自己能用的接口Registry.只要实现这个接口就可以定制自己的服务注册和发现. go-micro在客户端做的负载,典型的Balancing-aware Client模式. 服务端把服务的地址信息保存到Registry, 然后定时的心跳检查,或者定时的重新注册服务.客户端监听Registry,最好是把服务信息保存到本地,监听服务的变动,更新缓存.当调用服务端的接口是时,根据客户端的服务…
    上一篇写了一下rpc调用过程的实现方式,简单来说就是服务端把实现了接口的结构体对象进行反射,抽取方法,签名,保存,客户端调用的时候go-micro封请求数据,服务端接收到请求时,找到需要调用调用的对象和对应的方法,利用反射进行调用,返回数据. 但是没有说stream的实现方式,感觉单独写一篇帖子来说这个更好一些.上一篇帖子是基础,理解了上一篇,stream实现原理一点即破.先说一下使用方式,再说原理. 当前go-micro对 rpc 调用的方式大概如下: 普通的rpc调用 是这样: 1.…