Coeus是哔哩哔哩自主研发的云原生人工智能平台。目前，Coeus 支持广泛的用例，包括广告、简历、NLP、语音、电子商务等。从功能角度来看，Coeus支持模型开发、模型训练、模型存储和模型服务。 
上图描述了架构和组件。Coeus是在Kubernetes上实现的，并集成了许多云原生组件，包括Volcano、VPA、Hawkeye（自研的云原生可观测系统）、Alluxio和Fluid。 
Coeus 使用 Alluxio 来桥接底层存储系统（OSS 和 HDFS）和 AI 应用程序（基于 Pytorch 和 Tensorflow 的视频和图像训练作业）。
B站使用 Alluxio 作为 AI 平台计算和存储之间的中间层，克服了4大挑战：
  • 容器崩溃
  • 用户必须更改应用程序代码才能访问OSS和HDFS
  • 数据太大，一台机器无法容纳
  • 反复从远程存储拉取数据速度慢
不仅使哔哩哔哩的机器学习工作负载性能提升了3倍，还降低了基础设施成本并提高了模型训练质量。
除了B站，通过Alluxio来解决模型训练时效率低、成本高、可靠性低，可扩展性差等诸多难题的，还有支付宝、知乎等头部大厂。
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资料目录：
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本宝典中介绍的技术适用于对PyTorch的基础设施及其使用的资源进行调优。这些调优技巧适用于所有模型算法，包括CNNs、RNNs、GANs、transformers（如GPT、BERT）等，且适用于所有领域，如计算机视觉、自然语言处理等。
核心要点：📌
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PyTorch的基础知识，包括张量、计算图、自动微分以及神经网络模块的工作原理；
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影响机器学习流程中模型训练性能的因素；
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优化PyTorch模型训练的分步过程；
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在数据加载、数据操作、GPU处理和CPU处理方面的最佳调优技巧，附有代码示例。通过这些技巧，平均训练epoch时长可缩短至原先的1/5-1/10；
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在真实生产环境中使用Alluxio作为数据访问层为模型训练赋能的案例研究。
面向人群：🧐
适用对象包括AI/ML平台工程师、数据平台工程师、后端软件工程师、MLOps工程师、站点可靠性工程师、架构师、机器学习工程师以及任何希望掌握PyTorch性能调优技巧的专业人士。
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特别感谢！
翻译支持：Roise，熊迪，Polarish，曹明
特别感谢以上4位Alluxio社区志愿者对《PyTorch模型训练性能调优宝典》翻译工作的支持！
鸣谢
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