如何搭建基于tensorflow的深度语言服务器

软件 2024-08-23

如何学习在linux服务器上使用tensorflow

百度 linux安装tensorflow。最直接有效的方法是看它提供的MINIST例子，然后一边看它的其它model的实现源码，一边自己上手写一些例子实践一下。

自己如何搭建服务器。

1、打开控制面板，选择并进入“程序”，双击“打开或关闭Windows服务”，在弹出的窗口中选择“Internet信息服务”下面所有地选项，点击确定后，开始更新服务。

2、更新完成后，打开浏览器，输入“http://localhost/”回车，如果此时出现IIS7欢迎界面，说明Web服务器已经搭建成功。

3、当web服务器搭建成功后，我们下一步所要做的就是把我们开发的网站安装到Web服务器的目录中。一般情况下，当Web服务器安装完成后，会创建路径“%系统根目录%inetpub/wwwroot”，将我们开发的网站COPY到该路径下。即可实现本地访问该网站。

4、设置防火墙，让局域网当其它计算机也能访问本地网站资源。具体方法：打开控制面板，选择“系统和安全”，点击“允许程序通过Windows防火墙”，在弹出的对话框中勾选“万维网服务HTTP”右侧的两个复选框，最后点击确定退出。

5、在局域网中其它计算机上，打开浏览器，输入 “http://Web服务器的IP地址/”按回车键，就可以访问服务器上的资源”。经过以上步骤的设置，局域网中的其它用户就可以通过浏览器访问你所共享的web资源了！

扩展资料：

入门级服务器所连的终端比较有限（通常为20台左右），况且在稳定性、可扩展性以及容错冗余性能较差，仅适用于没有大型数据库数据交换、日常工作网络流量不大，无需长期不间断开机的小型企业。

不过要说明的一点就是目前有的比较大型的服务器开发、生产厂商在后面我们要讲的企业级服务器中也划分出几个档次，其中最低档的一个企业级服务器档次就是称之为"入门级企业级服务器"，这里所讲的入门级并不是与我们上面所讲的"入门级"具有相同的含义，不过这种划分的还是比较少。

还有一点就是，这种服务器一般采用Intel的专用服务器CPU芯片，是基于Intel架构（俗称"IA结构"）的，当然这并不是一种硬性的标准规定，而是由于服务器的应用层次需要和价位的限制。

如何配置一台深度学习主机

搞AI，谁又能没有“GPU之惑”？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！

CPU与GPU对比

CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。

下图是处理器内部结构图：

DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。

Cache存储器：电脑中作为高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器。

算术逻辑单元ALU是能实现多组算术运算和逻辑运算的组合逻辑电路。

当需要对大数据bigdata做同样的事情时，GPU更合适，当需要对同一数据做很多事情时，CPU正好合适。

GPU能做什么？关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法等方面，GPU就能大显身手。

简而言之，CPU擅长统领全局等复杂操作，GPU擅长对大数据进行简单重复操作。CPU是从事复杂脑力劳动的教授，而GPU是进行大量并行计算的体力劳动者。

深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型，这个模型的最大特点是，需要大数据来训练。因此，对电脑处理器的要求，就是需要大量的并行的重复计算，GPU正好有这个专长，时势造英雄，因此，GPU就出山担当重任了。

太长不看版
截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：

RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元
RTX 6000：24GB VRAM，约4000美元
Titan RTX：24GB VRAM，约2500美元

以下GPU可以训练大多数（但不是全部）模型：
RTX 2080 Ti：11GB VRAM，约1150美元
GTX 1080 Ti：11GB VRAM，返厂翻新机约800美元
RTX 2080：8GB VRAM，约720美元
RTX 2070：8GB VRAM，约500美元

以下GPU不适合用于训练现在模型：
RTX 2060：6GB VRAM，约359美元。

在这个GPU上进行训练需要相对较小的batch size，模型的分布近似会受到影响，从而模型精度可能会较低。

GPU购买建议

RTX 2060（6 GB）：你想在业余时间探索深度学习。
RTX 2070或2080（8 GB）：你在认真研究深度学习，但GPU预算只有600-800美元。8 GB的VRAM适用于大多数模型。
RTX 2080 Ti（11 GB）：你在认真研究深度学习并且您的GPU预算约为1,200美元。RTX 2080 Ti比RTX 2080快大约40％。
Titan RTX和Quadro RTX 6000（24 GB）：你正在广泛使用现代模型，但却没有足够买下RTX 8000的预算。
Quadro RTX 8000（48 GB）：你要么是想投资未来，要么是在研究2020年最新最酷炫的模型。
NV TESLA V100 （32GB）：如果你需要在NVIDIA数据中心使用CUDA，那么TESLA就是必选品了。
图像模型

内存不足之前的最大批处理大小：

*表示GPU没有足够的内存来运行模型。

性能（以每秒处理的图像为单位）：

*表示GPU没有足够的内存来运行模型。

语言模型

内存不足之前的最大批处理大小：

*表示GPU没有足够的内存来运行模型。

性能：

* GPU没有足够的内存来运行模型。

使用Quadro RTX 8000结果进行标准化后的表现

图像模型

语言模型

结论

语言模型比图像模型受益于更大的GPU内存。注意右图的曲线比左图更陡。这表明语言模型受内存大小限制更大，而图像模型受计算力限制更大。
具有较大VRAM的GPU具有更好的性能，因为使用较大的批处理大小有助于使CUDA内核饱和。
具有更高VRAM的GPU可按比例实现更大的批处理大小。只懂小学数学的人都知道这很合理：拥有24 GB VRAM的GPU可以比具有8 GB VRAM的GPU容纳3倍大的批次。
比起其他模型来说，长序列语言模型不成比例地占用大量的内存，因为注意力（attention）是序列长度的二次项。

附注：测试模型

图像模型：

语言模型：

云轩Cloudhin专注Deep learning和高性能计算服务器定制，针对主要深度学习框架（如TensorFlow、Caffe 2、Theano或Torch）进行了优化和设置，在桌面上即可提供强大的深度学习功能。

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神之手框架怎么用

使用开发神之手框架需要完成以下几个步骤： 1、下载开发神之手框架，可以从官网上下载，或者从GitHub下载； 2、安装开发神之手框架，可以使用Pip命令进行安装； 3、初始化项目，可以使用“神之手”命令行工具来完成； 4、添加模块，可以使用“神之手”命令行工具或编辑配置文件来完成； 5、编写代码，可以使用Python语言或其他语言； 6、使用“神之手”命令行工具来构建项目； 7、发布应用，可以使用“神之手”命令行工具或者使用第三方持续集成工具来完成。

如何选择深度学习框架 TensorFlow/Torch/Mxnet/Theano

深度学习目前的应用领域很多，主要是计算机视觉和自然语言处理，以及各种预测等。对于计算机视觉，可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等，对于自然语言处理，可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等。对于刚入行深度学习，想从事人工智能工业应用和研发的小白来说，选择一个适合自己的深度学习框架显得尤为重要。那么在选择深度学习框架的时候，要注意哪些内容呢? 通常我们在选择框架时要考虑易用性、性能、社区、平台支持等问题。初学者应该考虑容易上手的框架，偏工业应用的开发者可以考虑使用稳定性高、性能好的框架，偏研究性的开发者，一般选择易用而且有领先的模型基线的框架。目前这个阶段

标签：机器学习计算机未分类电脑网络深度学习