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判断ubuntu显卡是否坏了

针对火山引擎公有云环境进行深度定制与优化的自研操作系统,提供了更安全高效的系统服务和环境

社区干货

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,火山引擎默认提供的GPU驱动版本为CUDA11.3,如果需要升级版本的话可以参考后面的步骤,配置GPU服务器。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c940b0b0854c42c796ec49b07eeae90a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716913294&x-signature=1689lOEFVQTBSVDaUH6guJVp%2BMM%3D)### 配置网际快...

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判断ubuntu显卡是否坏了-优选内容

新功能发布记录
Ubuntu 16.04镜像。 全部 商用 NVIDIA驱动安装指引 创建高性能计算GPU型实例 3 创建高性能计算型hpcpni2实例时,支持按需选择是否开启“RDMA网络增强”功能(默认开启),用于监控RDMA网络的健康状况。 华东2(上海)、华北2(北京) 商用 创建高性能计算GPU型实例 4 正式上线GPU计算型g1ve、g1te规格。 华北2(北京) 商用 GPU计算型 5 正式上线高性能计算型hpcg1ve规格族,搭载V100显卡、极速型云盘。 华北2(北京) 商用 高性能计算GPU...
新功能发布记录
便于更好的辨别IPv6地址的公网访问能力,以及是否加入了共享带宽包。 商用 分配私网IPv4和IPv6地址 5 购买相同配置的实例,优化使用体验。 商用 购买相同配置的实例 6 实例元数据 支持在实例内部查看实例的网络性能,... 支持更多Ubuntu镜像实例使用。 商用 配置网卡及路由 4 实例 支持使用[begin_number,bits]命名格式,批量设置有序的实例名称或主机名称。 商用 批量设置有序的实例名称或主机名称 5 抵扣型资源 抵扣型资源-预留实例券...
安装NVIDIA GRID驱动
操作场景搭载了T4、A10显卡的GPU计算型实例如需使用OpenGL图形图像处理能力,则需要安装NVIDIA GRID驱动并自行购买NVIDIA官方发布的GRID License。本文主要介绍如何申请License,并配置License服务器和安装GRID驱动。... 本文以Ubuntu 20.04为例,root身份执行。 apt-get update 更新软件包列表 apt-get remove docker docker-engine docker.io contain...
GPU-搭建AIGC能力(Linux)
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: 计算规格:ecs.ini2.7xlarge 镜像:Ubuntu 20.04,选择后台自动安装以下GPU驱动。 弹性公网IP:勾选“分配弹性公网IP”按钮。 步骤二:安... Euler a 图片分辨率 取决于显卡,低于512 X 512画面不会有太多细节。 512*512 扩展选项 Restore faces:可以生成更真实的脸,第一次勾选使用时,需要先下载几个G的运行库。 Tiling:可以平铺图片,类似瓷砖,生成的图案...

判断ubuntu显卡是否坏了-相关内容

GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型

本文以搭载了一张A100显卡的ecs.pni2.3xlarge为例,介绍如何在GPU云服务器上进行DeepSpeed-Chat模型的微调训练。 背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码,该套代... 步骤一:准备环境创建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.pni2.3xlarge 镜像:Ubuntu 20.04 with GPU Driver。该镜像已默认安装Tesla 470.129.06版本的GPU驱动...

GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用

本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在GPU云服务器上基于Diffusers搭建SDXL 1.0的base + refiner组合模型。 背景信息SDXL Stable Diffusion XL(简称SDXL)是最新的图像生成模型,与之前的SD模型... 操作步骤步骤一:创建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.g1ve.2xlarge 镜像:Ubuntu 20.04,并勾选“后台自动安装GPU驱动”。 存储:云盘容量在100 GiB以上。 网络配置:...

HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试

本文介绍如何在虚拟环境或容器环境中,使用NCCL测试ebmhpcpni2l实例的RDMA网络性能。 背景信息ebmhpcpni2l实例搭载NVIDIA A800显卡,同时支持800Gbps RDMA高速网络,大幅提升集群通信性能,提高大规模训练加速比。更多... 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...

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GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型

本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模... 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.g1ve.2xlarge 镜像:Ubuntu 20.04,不勾选“后台自动安装GPU驱动”。 存储:云盘容量在200 GiB以上。 网络配置:勾选“分配弹性公网IP”。...

GPU-部署Baichuan大语言模型

本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署Baichuan大语言模型。 背景信息Baichuan-13B是包含130亿参数的开源可商用的大语言模型,在知识问答、聊天、逻辑推理、总结摘要等场... 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。 ...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,火山引擎默认提供的GPU驱动版本为CUDA11.3,如果需要升级版本的话可以参考后面的步骤,配置GPU服务器。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c940b0b0854c42c796ec49b07eeae90a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716913294&x-signature=1689lOEFVQTBSVDaUH6guJVp%2BMM%3D)### 配置网际快...

搭建ChatGLM-6B大语言模型

支持在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。 环境要求实例配置 部署ChatGLM-6B模型,推荐的实例配置如下: 类型 实例规格 vCPU 内存(GiB) 操作系统 推荐 ecs.c3i.24xlarge 96 192 Ubuntu ...

GPU-部署ChatGLM-6B模型

本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署ChatGLM-6B大语言模型。 背景信息ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model(... 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。 ...

通过Docker云上安装并使用mGPU服务

为您演示当2个容器共用1号GPU显卡,且使用TensorFlow 19.10版本时的配置方式。背景信息影响mGPU服务的环境变量如下表所示,您需要在创建容器时指定环境变量的值,使容器可以通过mGPU服务获得算力。运行mGPU服务前,请您... ubuntu20.04docker run --name gpu_b --gpus '"device=1"' -it --shm-size=1g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -v /mnt:/mnt -e MGPU_COMPUTE_WEIGHT=1:30 -e MGPU_COMPUTE_POLICY=1:0 -e ...

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