这篇文章记录了我试验将一个基于python的服务docker化并k8s部署的过程. 服务介绍Docker化设计业务代码改造创建docker镜像K8S部署设计yaml文件运行服务介绍这是一个用 python 实现的程序,tornado 作为 web 服务器,mongodb 作为存储,redis 作为缓存. Docker化设计为了方便,使用docker hub作为镜像仓库,而不是自己搭建私有库.业务代码直接打包进docker image,如果修改业务代码,需要重新生成docker image.业务代

Learning PyTorch with examples 来自这里. 本教程通过自包含的示例来介绍PyTorch的基本概念. PyTorch的核心是两个主要功能: 可在GPU上运行的,类似于numpy的多维tensor 自动区分构建的和训练的神经网络 我们将使用全连接ReLU网络作为示例.网络中包含单个隐藏层,通过最小化网络输出与真实输出之间的欧氏距离,用梯度下降训练来拟合随机数据. Tensor Warm-up: numpy 在介绍PyTorch之前,我们先用numpy来实现网络. Num

项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构: NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别.多说话人语音处理.机器翻译.共指消解.情感分类.词嵌入/表征.语音生成.文本语音转换.视觉问答等任务,其中有一些是具体论文的 PyTorch 复现,此外还包括一些任务更广泛的库.工具集.框架. 这些项目有很多是官方的实现,其中

一如既往,PyTorch 1.4 中文文档校对活动启动了! 认领须知 请您勇敢地去翻译和改进翻译.虽然我们追求卓越,但我们并不要求您做到十全十美,因此请不要担心因为翻译上犯错--在大部分情况下,我们的服务器已经记录所有的翻译,因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏.(改编自维基百科) 可能有用的链接: 最新英文文档 最新英文教程 1.2 中文教程 & 文档 1.0 中文教程 & 文档 0.3 中文教程 & 文档 0.4 中文文档 0.3 和 1.0 之间的 DIFF 文件

libtorch 加载 pytorch 模块进行预测示例 void mat2tensor(const char * path, torch::Tensor &output) { //读取图片 cv::Mat img = cv::imread(path); if (img.empty()) { printf("load image failed!"); system("pause"); } //调整大小 cv::resize(img, img, { 224,2

AICompiler动态shape编译框架 移动互联网的兴起,不仅产生了海量数据,也对人机交互有了新的定义.企业如何动态处理不同规格图片数据,如何更灵活处理不同长度的对话语料等等,提升企业运营效率,争取更多的商业机会和流量,成为众多企业探索的热门技术应用. 近期,阿里云机器学习PAI团队全新上线一套Dynamic Shape Compiler框架,不仅作为AICompiler技术栈中原有的Static Shape Compiler框架的重要补充,更是增加了Compiler在企业级数据处理应用的无

什么是Kubernetes部署?​ 在此文章中,我们将探索Kubernetes(K8s),结合DigitalOcean Kubernetes集群与Buddy自动化运维系统部署以达到以下列出的目标: 使用一个K8s示例应用通过Buddy流水线操作构建Docker镜像并推送至Docker Hub注册中心 通过K8s示例应用设置两个Hello World演示部署于K8s集群之中以便测试负载均衡器 为K8s示例应用安装Ingress NGINX控制器于K8s集群之中 使用Cert-Manager添加域名

Kind选择 https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/ Pod示例 apiVersion : v1 #版本v1 kind : Pod #类型是pod metadata #对象需要的属性值 name : nginx #name为nginx spec #定义容器参数 containers: -name :nginx image : nginx #镜像为nginx ports -containerport : 80 #容

使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti

K8S之Service概述与代理说明,并详解所有的service服务类型与示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.112 10.0.0.112

K8S之Ingress概述与说明,并详解Ingress常用示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.112 10.0.0.112 Ingress概

Kubernetes K8S之Node节点亲和性与反亲和性以及Pod亲和性与反亲和性详解与示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.112 10.

Kubernetes K8S之Helm部署.使用.常见操作与示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.112 10.0.0.112 Helm是什么

PyTorch 自动微分示例 autograd 包是 PyTorch 中所有神经网络的核心.首先简要地介绍,然后训练第一个神经网络.autograd 软件包为 Tensors 上的所有算子提供自动微分.这是一个由运行定义的框架,以代码运行方式定义后向传播,并且每次迭代都可以不同.从 tensor 和 gradients 来举一些例子. 1.TENSOR torch.Tensor 是包的核心类.如果将其属性 .requires_grad 设置为 True,则会开始跟踪针对 tensor 的所有操作

pytorch生成对抗示例 本文对ML(机器学习)模型的安全漏洞的认识,并将深入了解对抗性机器学习的热门话题.图像添加难以察觉的扰动会导致模型性能大不相同.通过图像分类器上的示例探讨该主题.使用第一种也是最流行的攻击方法之一,即快速梯度符号攻击算法(FGSM)来迷惑 MNIST 分类器. 1.威胁模型 对于上下文,有许多类别的对抗性攻击,每种攻击具有不同的目标和对攻击者知识的假设.总体目标是向输入数据添加最少量的扰动,引起期望的错误分类.对攻击者的知识有几种假设,其中两种是:白盒子和黑盒子.白盒

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=106) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   在<DL基础补全计划(一)---线性回归及示例(Pytorch,平方损失)>(https://blog.csdn.net/u011728480/a

概念 Kubernetes,也称为K8s,生产级别的容器编排系统,是一个用于自动化部署.扩展和管理容器化应用程序的开源系统.K8s是一个go语言开发,docker也是go语言开发,可见go语言的是未来的趋势:从公有云Iaas.Paas.Saas的云计算时代开始,到Docker Swarm用于容器化集群和Apache Mesos为分布式资源管理框架,Kubernetes最终打败其他容器化编排技术成为主流引领者. kubeadm部署 部署规划 服务器最低配置要求: 2core .2G. 50G,由于

注意:这是旧版本的PyTorch教程的一部分.你可以在Learn the Basics查看最新的开始目录. 该教程通过几个独立的例子较少了PyTorch的基本概念. 核心是:PyTorch提供了两个主要的特性: 一个n维的Tensor,与Numpy相似但可以在GPU上运行 构建和训练神经网络的自动微分 我们将使用一个三阶多项式拟合 \(y=sin(x)\) 的问题作为我们的运行示例.该网络会有4个参数,将使用梯度下降来训练,通过最小化神经网络输出和真值之间的欧氏距离来拟合随机数据. Tensor

1.概述¶   PyTorch 的核心是提供两个主要功能: n 维张量,类似于 NumPy,但可以在 GPU 上运行 用于构建和训练神经网络的自动微分   我们将使用将三阶多项式拟合y = sin(x)的问题作为运行示例. 该网络将具有四个参数,并且将通过使网络输出与实际输出之间的欧几里德距离最小化来进行梯度下降训练,以适应随机数据   2.Numpy¶   Numpy 提供了一个 n 维数组对象,以及许多用于操纵这些数组的函数. Numpy 是用于科学计算的通用框架. 它对计算图,深度学习或梯

前年年前做一个手机移动端图像识别项目的时候, 先后尝试了mxnet,thnets,caffe,tensorflow. 当时的情况是,mxnet内存管理奇差,内存经常由于模型运算分配不足,app挂掉. 后来调研了下caffe发现也很不友好. 最后发现thnets相对比较轻巧, 经过算法调优之后,性能还不错, 特别是在ios下启用了Accelerate加速库. 后来tensorflow快速发展,就切到tensorflow上了. 最近看了下thnets,作者 mvitez 看来不怎么上心了. 至今为止

前言 最近看了看k8s,感觉用这个管理docker确实比自己写一坨脚本进步太多了,简直不是一个次原的东西. 看着k8s的官方文档随手写了个小Demo,一个基于k8s的spring boot服务. 代码:https://github.com/csonezp/echo-service 前置条件 电脑已安装docker/k8s/jdk 建议安装Docker Desktop,并启用自带k8s. https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/ https:/