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ASOC2022：KeenTune应用最佳实践之tensorflow场景动态参数调优
意向
#I599MA
需求
alex_yuxi
创建于
2022-05-25 20:05
### 项目名称 KeenTune应用最佳实践之tensorflow场景动态参数调优 ### 难度 进阶 项目描述 通过对tensorflow的主要应用模型进行分析，确定合适的Benchmark，集成进KeenTune。同时调研对tensorflow运行时有影响的参数（包括但不限于：内核参数、系统参数、模型超参）及其取值范围，形成参数调优专家知识。并真实基于其中主要场景进行敏感参数识别及参数调优，形成最佳实践。 项目产出要求 1.选择合适的tensorflow测试套，并适配在KeenTune的框架内，能够进行内核参数和flink配置参数的调优 2.分析并形成flink配置的专家知识库，并且能够通过敏感参数识别的能力来分析各场景中参数的敏感度及最优取值范围 3.在社区提交该场景的最佳实践手册 ### 技术要求 1. 良好的编程基础：python、go 2. 对hyperparameter、DNN等算法方向有较深理解和应用 3. 熟悉tensorflow及其主流模型与Benchmark ### 导师姓名和联系方式 导师姓名：胡玉溪 邮箱：alexandra@linux.alibaba.com 钉钉：ijie0ta ### 成果提交仓库 https://openanolis.cn/sig/KeenTune ### 参考资料 https://www.tensorflow.org/ https://github.com/tensorflow/tensorflow https://github.com/AIIABenchmark/AIIA-DNN-benchmark ### Gitee仓库 https://gitee.com/anolis/keentuned https://gitee.com/anolis/keentune_bench https://gitee.com/anolis/keentune_target https://gitee.com/anolis/keentune_brain
### 项目名称 KeenTune应用最佳实践之tensorflow场景动态参数调优 ### 难度 进阶 项目描述 通过对tensorflow的主要应用模型进行分析，确定合适的Benchmark，集成进KeenTune。同时调研对tensorflow运行时有影响的参数（包括但不限于：内核参数、系统参数、模型超参）及其取值范围，形成参数调优专家知识。并真实基于其中主要场景进行敏感参数识别及参数调优，形成最佳实践。 项目产出要求 1.选择合适的tensorflow测试套，并适配在KeenTune的框架内，能够进行内核参数和flink配置参数的调优 2.分析并形成flink配置的专家知识库，并且能够通过敏感参数识别的能力来分析各场景中参数的敏感度及最优取值范围 3.在社区提交该场景的最佳实践手册 ### 技术要求 1. 良好的编程基础：python、go 2. 对hyperparameter、DNN等算法方向有较深理解和应用 3. 熟悉tensorflow及其主流模型与Benchmark ### 导师姓名和联系方式 导师姓名：胡玉溪 邮箱：alexandra@linux.alibaba.com 钉钉：ijie0ta ### 成果提交仓库 https://openanolis.cn/sig/KeenTune ### 参考资料 https://www.tensorflow.org/ https://github.com/tensorflow/tensorflow https://github.com/AIIABenchmark/AIIA-DNN-benchmark ### Gitee仓库 https://gitee.com/anolis/keentuned https://gitee.com/anolis/keentune_bench https://gitee.com/anolis/keentune_target https://gitee.com/anolis/keentune_brain
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