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架构

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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 8

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 75

上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


如何学习tensorflow

2022年03月30日

简介

tensorflow 如此复杂，以至于如何学习tensorflow 也是门学问，根据踩过的坑，汇总一下学习路径

  1. 机器学习基本原理
    1. 基本原理：前向后向，梯度下降（自动微分），特征工程
    2. 可以进行矩阵推导，比如全连接网络是深度模型中非常常见的一种结构，其基本形式就是矩阵乘法Matmul、矩阵加法BiasAdd及激活函数LeakyRelu。
    3. dnn,cnn,gnn
    4. 具体领域的模型，比如推荐模型等，发展脉络
  2. 应用层面，对应工程代码 tf/pytorch
    1. 高层api 使用：抽象层度比较高， 优先 estimator（单机和分布式代码一致） ，kearas 也可以学一下
    2. 中层api ：tf 原生api，自己定义几个 variable 乘一乘，计算y_label，loss，执行Optimizer
  3. 原理层面
    1. 机器学习框架的基本思路，Model/Layer抽象、前向后向，可以先参考纯python 代码实现 降低难度，推荐《用python实现深度学习框架》
    2. k8s 单机原理：又分为python 层（feature_column/layer/optimizer 等概念如何转换为算子、计算图）和 core 层（计算图的切分和执行）
    3. 分布式原理：Client-Master-Worker
  4. 工程层面
    1. 分布式训练：ps/allreduce（基本原理、api、适用场景比如大模型等）; collective communication比如NCCL；
    2. embedding：基本原理；tf原生支持代码；各公司二次开发框架优化
    3. 弹性训练：框架、operator、调度器volcano的相关支持
    4. k8s：对应的operator；共享存储pv/pvc；日志采集
    5. 推理：镜像管理、灰度、ab等
    6. 资源利用率：gpu的基本原理；分时复用；更优化的框架
  5. 扩展tf
    1. 扩展的基本方向：embedding ；通信
    2. 扩展的基本手段：自定义算子，底层能力形成c api ==> python 层函数
    3. 知道推荐系统模型（大模型）的特性及优化方向、常见优化手段，开源扩展框架tensornet、deeprec等
    4. python调用c
    5. 自定义算子