深度学习工作站ubuntu
社区干货
nvidia-cuda镜像
## 简介CUDA-X AI 是软件加速库的集合,这些库建立在 CUDA® (NVIDIA 的开创性并行编程模型)之上,提供对于深度学习、机器学习和高性能计算 (HPC) 必不可少的优化功能。下载地址:- 火山引擎访问地址:https://mi... 官方配置文档:[https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/tesla-installation-notes/index.html#ubuntu-lts](https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/tesla-installation-notes/index.html#ubuntu-lts)
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... 存储和机器学习云原生化等场景。那么 以 Kubernetes 为内核的分布式操作系统,还需要做哪些事情呢。随着 k8s 集群的快速膨胀,元数据存储,多租户管理,kube-apiserver 负载均衡,多集群调度,可观测性,成本优化。这...
弹性容器实例:基于 Argo Workflows 和 Serverless Kubernetes 搭建精细化用云工作流
是云原生团队基于字节跳动内部深度实践,推出的一种无服务器 Serverless 和容器化的计算服务。在企业级场景下,由于可以在短时间内并发执行多个独立的工作流,每条工作流执行中的任务往往完成某一个特定的操作,运行... image: paas-cn-shanghai.cr.volces.com/argoproj/blender:3.3.1-cpu-ubuntu18.04 command: ["blender"] workingDir: / args: [ "-b", "{{workflow.parameters....
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
为用户提供一站式AI工作站。平台自研推理引擎助力业务在提高模型服务性能的同时还能控制成本;自研训练引擎提高了模型训练任务吞吐量,缩短了模型的训练时长,帮助模型开发者加速模型迭代。此外,随着AIGC的火热发展... TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理服务部署在实际的生产环境中,并提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。业内最常用的Tensor...
特惠活动
深度学习工作站ubuntu-优选内容
深度学习工作站ubuntu-相关内容
预置镜像列表
相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前机器学习研究和开发中最常用的编程语言之一,该语言可读性强且拥有丰富的软件库(如 scikit-learn、numpy 等)。平台基于原版 Ubuntu 镜像安装了不同版本的 Minicond... TensorRT 等多种格式的深度学习模型,同时在较高版本中还支持 XGBoost、LightGBM 训练的树模型。平台预置了一系列的 Triton 镜像供用户灵活选择,从而实现高性能的模型推理。 不同版本的镜像包含的 Triton Inference...
GPU-部署Pytorch应用
本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN库:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文...
新功能发布记录
支持一键部署 Jupyter notebook 工作站和构建镜像。帮助 AI 用户降低使用 VKE 的成本,无需编写 YAML 和 Dockerfile,即可创建容器化的开发环境并将开发完成的环境构建成镜像。 华北 2 (北京) 2024-01-31 AI 镜像构建... 适用于深度学习、高性能计算等场景:ecs.g1vc.xlarge ecs.g1vc.3xlarge ecs.g1vc.6xlarge ecs.g1vc.13xlarge 该规格是云服务器(ECS)的 邀测 规格。如需使用,请在 ECS 侧提交申请。 华南 1 (广州) 2023-03-27 无 优...
GPU计算型
概述GPU计算型实例基于多种NVIDIA Tesla显卡,在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比。适用于深度学习及AI推理训练,如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。 说明 您可以在价格计算器页面,查看实例的... 视频渲染和图形工作站。 规格列表 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU GPU显存(GB) (出+入)网络带宽能力(Gbit/s) (出+入)网络收发包能力(万PPS) 连接数(万) 网卡多队列 弹性网卡(包括一块主网卡) 单网卡私有IP 云盘IO...
GPU计算型
概述GPU计算型实例基于多种NVIDIA Tesla显卡,在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比。适用于深度学习及AI推理训练,如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。 说明 您可以在价格计算器页面,查看实例的... 视频渲染和图形工作站。 规格列表 实例规格 vCPU 内存(GiB) GPU GPU显存(GB) (出+入)网络带宽能力(Gbit/s) (出+入)网络收发包能力(万PPS) 连接数(万) 网卡多队列 弹性网卡(包括一块主网卡) 单网卡私有IP 云盘IO...
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...
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... 存储和机器学习云原生化等场景。那么 以 Kubernetes 为内核的分布式操作系统,还需要做哪些事情呢。随着 k8s 集群的快速膨胀,元数据存储,多租户管理,kube-apiserver 负载均衡,多集群调度,可观测性,成本优化。这...
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。 ...
搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理
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,操作详情可查看绑定公网IP。 为目标实例安装依赖工具、软件。登录目标实例...
