国产深度与ubuntu
社区干货
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
# 前言从去年chatGPT爆火,到国内千模大战,关乎大模型的热度已经沸反盈天。但大模型出现的价值、意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。
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稳定、高性能、安全、易用,veLinux 还有多少惊喜?
和稳定性外,系统性能的提升也是重要的考虑因素。上云能否降本增效?底层操作系统能否充分利用各种新硬件特性来提升业务的整体效能?9 年的技术积累和应用实践,火山引擎 veLinux 操作系统做出了解答。 兼容性 veLinux 与 Debian 10(Buster)生态保持完全兼容, 并针对云上应用和火山引擎云基础设施进行了深度定制与优化。支持包括最新的 x86 和 ARM 架构在内的多种硬件平台,如 Intel Whitley、AMD Milan 和 ARM N1 等,对国产处理器支持...
KubeWharf:为什么说 k8s 是新时代的 Linux|社区征文
就像 Linux 时代的 ubuntu,centos 一样。最有名当属 KubeWharf 、sealos、KubeSphere。### kubesphere官网:https://kubesphere.io/zh/KubeSphere 愿景是打造一个以 Kubernetes 为内核的云原生分布式操作系统... 是对 上述 KubeWharf 组件的深度整合。降低了多云管理的门槛。同时,感谢字节开放共享的开源精神,这 6 个项目相互之间**不存在绑定依赖**,都是独立项目,所以大家可以自己任意搭配,打造自己的云原生操作系统。
在GPU实例中部署NGC环境
建立合适深度学习的开发环境。在实验正式开始之前,请先完成以下准备工作: 购买Linux GPU实例。具体操作步骤可参考购买云服务器; 确保您已经为您的Linux实例绑定了公网IP,若暂未绑定,可参考绑定公网IP; 在实例安全组入方向添加规则并放行端口443或5000; 登录NGC网站,注册NGC账号并获取NGC API key保存到本地。 关于实验:预计部署时间:60分钟级别:中级相关产品:GPU云服务器受众:通用 操作步骤:本示例操作系统版本为:Ubuntu 18....
百川奔腾入沧海,直挂云帆向远方
在开源和闭源领域均交上了一份不错的答卷。 成立仅两个月,我们便发布了国内首个开源可免费商用的大语言模型Baichuan 7B,一经发布便受到开源社区的追捧,迅速成为业内瞩目的焦点。 此后,我们保持了业内最快的模型更新速度,以月度为单位相继推出了11款大模型,涵盖了开源、闭源、学术科研、国产算力等多个维度: **01** 2023年6月15日,发布免费可商用的开源大模型Baichuan 7B,不仅在中文权威评测榜...
镜像FAQ
通过实例创建的Ubuntu 22.04自定义镜像后,使用该镜像创建新实例出现文件系统损坏、系统初始化失败问题如解决? 使用自定义镜像创建的实例,系统盘自动扩容失败如何解决? 如果使用自定义镜像创建了ECS实例或共享了该... 安全:火山引擎提供快速的内核问题修复和数据安全等通用型漏洞修复等安全保障。 稳定:字节跳动内部业务部署量超百万,长期稳定运行,系统宕机率比社区Linux低50%。 性能:火山引擎基础设施深度结合优化,持续提升系统的...
GPU-部署Baichuan大语言模型
CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Pytho... 操作步骤步骤一:创建GPU计算型实例请参考通过向导购买实例创建一台符合以下条件的实例: 基础配置:计算规格:ecs.gni2.3xlarge 镜像:Ubuntu 20.04,不勾选“后台自动安装GPU驱动”。 存储:云盘容量在100 GiB以上。 ...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。 OpenMPI OpenMPI是一个开源的 Message Passing Interface 实现,是一种高性能消息传递库,能够结合整个高性能计算社区的专业知识、技术和资源,建立现有的最佳MPI库。Open... 实例规格 实例数量 镜像类型 驱动安装/版本 是否绑定公网IP ecs.ebmhpcpni2l.32xlarge 2 Ubuntu 20.04 创建实例时勾选“后台自动安装GPU驱动”:系统将自动安装GPU驱动、CUDA和cuDNN库(驱动版本见下图)以及Fari...
搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理
它提供了一系列高效的算法和优化,用于在英特尔处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和其他硬件加速器上执行深度学习任务。 操作步骤步骤一:环境准备创建搭载了第5代英特尔®至强®可扩展处理器(Emerald Rapids,EMR)的云服务器实例,详细操作请参见购买云服务器。创建实例时,请注意以下配置:实例规格:本文选择通用型g3i(ecs.g3i.8xlarge)规格。 云盘:推荐云盘容量不低于80GiB。 镜像:本文选择Ubuntu 22.04 LTS 64位。 网络:需要绑定公网IP...
搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
尤其是深度学习应用的性能。Intel正不断为PyTorch贡献IPEX的优化性能,为PyTorch社区提供最新的Intel硬件和软件改进。更多信息,请参见IPEX。 SDXL-Turbo模型本实践使用的推理模型为SDXL-Turbo(Stable Diffusion XL ... 镜像:本文选择Ubuntu 22.04 LTS 64位。 网络:需要绑定公网IP,操作详情可查看绑定公网IP。 为目标实例安装Docker,详细操作请参见搭建Docker。说明 请确保Docker版本不低于19.03,且DOCKER_BUILDKIT=1。 步骤二:部...
