Istio由控制面和数据面组成。其中Envoy是Istio在数据面缺省使用的转发代理,Istio利用Envoy的四层和七层代理功能对网格中微服务之间的调用流量进行转发。今天我们来分析一下Istio 使用到的Envoy构建流程。
先用Go写个hello-world源文件。执行go mod init和go mod tidy
本篇的代码放在: https://github.com/backendcloud/example/tree/master/bazel-sample/docker WORKSPACE文件内容: 加载rules_go 加载rules_docker 加载gazelle 准备基础镜像alpine_linux_amd64和distroless_linux_amd64 (类似Dockerfile的FROM) ⚡ root@localhost ~/bazel-sample/docker main ± c
上面的WORKSPACE调用下面的deps.bzl,在deps.bzl用内置的方法http_archive引入bazel基础库Skylib依赖
安装环境为CENTOS6.8操作系统,pip安装tensorflow后提示GLIBC版本过低。考虑到升级GLIBC有一定的风险,所以决定使用编译安装的方式安装tensorflow。基本流程是按照这篇教程: http://www.jianshu.com/p/fdb7b54b616e/ 进行的,但是因为选择使用的版本有些不同,自己又遇到了一些坑。所以重新整理一下操作步骤。为了使安装步骤对操作系统影响最小,安装时不使用root账户以及sudo权限,而是使用了一个普通账户makeuser进行操作(少数步骤需要使用root操作)
我们之前的文章里经常使用常规规则(regular rules)函数 rule() 来创建自定义规则,但是这些规则都有一个问题:他们依赖于主机系统上安装的各种工具。这样就会出现一个问题,即构建是不可复制的,如果同一项目上的两个开发人员安装了不同版本的 Go SDK,则他们将构建不同的二进制文件。它还会中断远程执行,即主机的工具链可能在执行平台上不可用。而 repository_rule() 就可以解决这个问题。
Bazel 支持很多内置的规则,语言相关规则有 Shell、Objective-C、C++ 和 Java,比如 sh_binary、cc_binary、cc_import、cc_library、java_binary、java_import等。但是 Go 编译内置规则没有支持,不过好在 Bazel 支持规则扩展,可以自定义 Go 相关规则,包括可以实现如 go_binary、go_library、go_test等规则。而 `rules_go`[1] 就是 Bazel 官方维护的 Go Bazel 开源扩展规则。`gazelle`[2] 这个项目可以将 Go 项目转为 Bazel 方式构建,包括生成 BUILD.bazel 文件,根据 go.mod 文件自动生成下载依赖模块规则 go_repository。这里简单介绍下 rules_go 和 gazelle 相关内容,更多可以参考官方相关文档。
操作系统:GUN Linux操作系统AARCH64架构。 istio-proxy版本:istio-proxy1.15.2
从CDSW1.1.0开始支持GPU,具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》,从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia Drive版本,CUDA版本以及TensorFlow版本,如下:
技术是安身立命之本,实践出真知,熟能生巧,佐以业务能力,遇上风口之时,可逆天改命!
由于GitHub的访问不是很稳定,速度经常很慢,这就给某些需要编译TensorFlow的同学带来了问题,因为TensorFlow主代码库放在GitHub上,更麻烦的是TensorFlow有很多第三方依赖库也在GitHub上,即使通过访问gitee等国内代码库把TF的代码clone下来,编译的时候也可能出问题,因为bazel需要在编译的时候动态下载GitHub上的第三方库。
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库,我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松,基本不会遇到太多问题(据说Google内部只用Linux与Mac)。但是在Windows下编译真是一波三折,好在已经编译成功了,记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程,帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
刷机的目的是把Ubuntu操作系统和JetPack SDK安装到Jetson TX2上。刷机的操作按照官方教程即可,比较容易。这个过程中有一点需要注意:Jetson TX2和宿主机Host必须连接在同一个路由器之下。Host会先把操作系统刷到TX2上,这一步是通过数据线连接的方式完成,然后使用SSH的方式安装Host上的SDK到TX2,所以Host和TX2需要连接在同一个路由器下,方便Host找到TX2的ip地址。
Bazel 是 Google 公司于 2015 年开源的一款构建框架,至今收获了 21k 的 star 数,远超 gradle、maven、cmake 等同类产品。近几年来,字节阿里腾讯等互联网大厂也逐步拥抱 Bazel,搭建自己的构建体系。
对大型项目来说,必然会有很多的依赖项。特别是现代化的组件都会尝试去复用社区资源。而对于C/C++而言,依赖管理一直是一个比较头大的问题。 很多老式的系统和工具都会尝试去走相对标准化的安装过程,比如说用 pkg-config 或者用系统自带的包管理工具装在系统默认路径里。 当然这样很不方便,也不容易定制组件。我使用 cmake 比较多,所以一直以来在我的 atframework 项目集中有一个 utility 项目 atframe_utils,里面包含一些常用的构建脚本。 并且在 atsf4g-co 中实现了一些简单的包管理和构建流程。
一、Apollo的技术架构 Apollo是一套完整的自动驾驶技术方案,官方架构原图的截图较为模糊,这里自己画了一个简单的四层结构,每层内的模块暂未画出,因为不是本次入门的重点: 按照上图,apollo
什么是 apt-get? apt-get是一个功能强大且免费的包管理命令行程序,用于与Ubuntu’s APT(Advanced Packaging Tool) 库执行安装新软件包、删除现有软件包、升级现有软件包甚至用于升级整个操作系统。 什么是 apt-cache? apt-cache命令行工具用于搜索 apt 软件包缓存。简单来说,这个工具用于搜索软件包,收集软件包信息,也用于搜索可以安装的可用软件包Debian或者Ubuntu`基于系统。 1. 如何列出所有可用的包? 要列出所有可用的包,请输入以下命
最近导师安排了一个论文模型复现的工作,奈何硬件条件不够,只能到处搜罗免费的GPU资源,过上了白嫖百家GPU资源的日子,这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动,可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白,现将自己使用GPU云服务器(以Windows系统为例)搭建自己的深度学习环境的过程记录下来,方便大家参考。
上一篇大概介绍了istio引入了wasm以及wasm的简史介绍。虽然引入了一些知识引导读者了解一下它的简单特性,但是还有些欠缺,这里要打个补丁。详细阐述一下 wasm 构建及使用的相关知识。
原因还是以前常见的镜像服务错误:http: server gave HTTP response to HTTPS client
为了实现如标题所述的将多个静态库合并为一个动态库,内置的 Bazel 规则是没有这个功能的,Bazel C/C++ 相关的内置规则有:
KubeVirt替换virt-lantch中的libvirt的版本 参考之前发布的文章KubeVirt替换virt-lantch中的libvirt的版本
最近在 BazelCon 23 上宣布,Bazel 7 推出了多年来一直在开发中的一系列新功能,其中包括全新的模块化外部依赖管理系统 Bzlmod、全新优化的“Build without the Bytes”模式、得益于 Project Skymeld 的多目标构建性能改进等等。
什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU)、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深
问题 在执行 bazel tensorflow serving 的时候出现下面的错误 ERROR: error loading package ‘’: in /home/wangcongying/tools/serving/tensorflow_serving/workspace.bzl: Encountered error while reading extension file ‘tensorflow/workspace.bzl’: no such package ‘@org_tensorflow/
本文介绍了一种在Android平台上使用TensorFlow进行物体检测的方法。首先介绍了Android平台如何调用TensorFlow,然后介绍了如何使用预训练的模型进行物体检测。最后,给出了一段示例代码和一张运行结果图。
不管哪种情况,我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境,因为可以避免大量的兼容性问题。
在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后,我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品,以使其能够为其他应用所用,本文对此将进行详细介绍。文章节选自《面向机器智能的TensorFlow实践》第7章。 本文将创建一个简单的Web App,使用户能够上传一幅图像,并对其运行Inception模型,实现图像的自动分类。 搭建TensorFlow服务开发环境 Docker镜像 TensorFlow服务是用于构建允许用户在产品中使用我们提供的模型的服务器的工具。
hawkingrei(王维真),中间件高级开发工程师,开源爱好者,TiDB & TiKV Contributor。
本文的目的是分享在TX1上安装Tensorflow Serving时遇到的主要问题,避免重复踩坑。
内容来源:作者——shengofbig,链接:https://www.jianshu.com/p/d01472734a78,好文请多支持!谢谢你的阅读。
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md
ubuntu 16.04 python 2.7 cuda7.5/Cuda8.0 tensorflow-gpu
现在 ASP.NET MVC Release Candidate 已经可以下载, 如何着手开始用asp.net mvc开发应用呢? 这是一个学习ASP.NET MVC Release Candidat
苹果公司最近更新了应用商店审核指南[3],现在允许模拟器应用进入 App Store。就在几天前,名为 Delta 的模拟器应用登陆了应用商店。Delta 是一款为 iOS 设计的综合模拟器,支持多种任天堂掌机游戏。这款应用其实很早以前就已经开发完成,但之前由于政策限制,只能以非商店形式提供给用户。
C++ 编译与构建工具主要用于将 C++ 源代码转换为可执行程序。它们可以分为以下几类:
MediaPipe是用于构建跨平台多模态应用ML管道的框架,其包括快速ML推理,经典计算机视觉和媒体内容处理(如视频解码)。下面是用于对象检测与追踪的MediaPipe示例图,它由4个计算节点组成:PacketResampler计算器;先前发布的ObjectDetection子图;围绕上述BoxTrakcing子图的ObjectTracking子图;以及绘制可视化效果的Renderer子图。
Silverlight 2 Beta 1发布了,大家都介绍了怎么去下载安装了,晚上整理了一些资料放上来和大家共享: 1、Silverlight 2 Beta 1 控件代码以及单元测试,这是学习设计一个
ObjectDetection子图仅在请求时运行,例如以任意帧速率或由特定信号触发。更具体地讲,在将视频帧传递到ObjectDetection之前,本示例中的PacketResampler将它们暂时采样为0.5 fps。你可以在PacketResampler中将这一选项配置为不同的帧速率。正是因为如此,在识别的时候可以时间抖动更少,而且可以跨帧维护对象ID。
对于深度学习领域的从业者而言,Keras 肯定不陌生,它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日,谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Python 编写的深度学习框架,Keras 的代码更加简单方便,适用于初学者。此外,Keras 具有很强的易扩展性,能够直观地定义神经网络,函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。
摘要总结:本文主要介绍了在Ubuntu 16.04上配置Nvidia显卡驱动的方法,包括安装前的准备、下载驱动、安装驱动和配置环境。同时,还介绍了如何安装CUDA和Cudnn,以及如何在Ubuntu 16.04上安装Bazel构建C++项目。
Bazel是一个类似于类似于 Make、Maven 和 Gradle的构建和测试工具。使用 Java、C++、Go、Android、iOS 以及许多其他语言和平台进行构建和测试。Bazel 可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。
Bazelisk Python版本已经废弃,最新的是用 Go 编写的,bazelisk 在 Bazel 外面又包装了一层。它会根据项目当前的工作目录自动选择一个配置的 Bazel 版本,从官方服务器下载它(如果需要),然后将所有命令行参数透传给真正的 Bazel 二进制文件。这样就可以像调用 Bazel 一样调用它。
本篇文章翻译自tensorflow官网,会加上自己的一些实操讲解,便于大家快速运行起第一个移动端机器学习的demo。 为了让你在Android上开始使用tensorflow,我们将通过两种方式来构建我
众所周知,应用程序的大小(下载大小 [1] [2])是非常重要的,并且在应用程序的大小和客户参与度之间存在关联。通常,人们会根据大小来决定是否使用软件,甚至以兆字节来支付带宽。更不用说,随着应用程序大小的增加,卸载率也会上升,这会导致用户试图释放设备上的磁盘空间。
宏是实例化规则的函数。当 BUILD 文件过于重复或过于复杂时,它就非常有用,因为它允许您重复使用某些代码。
机器之心报道 编辑:杜伟、小舟 以后在本地运行 Keras Bazel 测试将不再花费几小时,只需要几分钟。 对于深度学习领域的从业者而言,Keras 肯定不陌生,它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日,谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Python 编写的深度学习框架,Keras 的代码更加简单方便,适用于初学者。此外,Keras 具有很强的易扩展性,能够直观地定义神经网络,函数式
在今天早些时候Angular团队发布了8.0.0稳定版。其实早在NgConf 2019大会上,演讲者就已经提及了从工具到差分加载的许多内容以及更多令人敬畏的功能。下面是我对8.0.0一些新功能的简单介绍,希望可以帮助大家快速了解新版本。
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