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启用cuda显卡

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

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://p6-volc-commu... 可以通过提工单方式开启白名单功能。1. 进入VPC私有网络服务的控制台,点击左边菜单栏的公网访问服务,可以看到网际快车子服务。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu8...

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

只有开启会话后,才可以使用相关数据去填充节点,这样才能开始计算;关闭会话后,就不能进行计算。- 客户端,用户编程、执行使用。- mster:用来与客户端交互,并进行调度的。- worker process:工作节点,每个worker ... 3.CUDA8.04.cuDNN5.Python 3.5**需要注意的是,CUDA8.0是NVIDIA显卡才能安装的,不安装CUDA8.0的话,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow安装过程### 2.1 安装anaconda进...

【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文

确保系统环境中已经安装了必要的 GPU 驱动和 CUDA 工具包,这对于 BMF 的 GPU 加速至关重要。- Windows 平台——虽然 Windows 不是 BMF 的主要开发平台,但在某些情况下需要在 Windows 环境中进行部署。我选择了一... 即可启用 GPU 加速。这里展示的是一个简单的例子,实际项目中,可以根据需求添加更多的处理模块,构建复杂的处理流程。BMF 提供了详细的文档和示例代码,方便开发人员更深入地理解框架的使用方式。# 运行 BMF 的体验...

【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存

用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需8.7G显存)。 **二、使用**模型推理使用pip安装依赖``` ... .half().cuda() image_path = "your image path" response, history = model.chat(tokenizer, image_path, "描述这张图片。", history=[]) ...

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启用cuda显卡-优选内容

安装CUDA工具包
CUDA工具包介绍CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的运算平台,该平台使GPU能够解决复杂的计算问题,包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 GPU云服务器采用NVIDIA显卡,则需要安装CUDA开发运行环境。建议您安装最新版本的CUDA驱动,适用于任何Linux或Windows发行版,包括CentOS、Ubuntu、Debian、Windows等。 操作场景如果您在创建GPU实例时未同时安装CUDA,则需要在创建GPU实例后,参考本文手动安...
GPU-部署ChatGLM-6B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。 软件要求注意 部署ChatGLM-6B语言模型时,需保证CUDA版本 ≥ 11.4。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例...
NVIDIA驱动FAQ
执行nvidia-smi命令查看的CUDA版本和实际的安装版本为何不一致?执行nvidia-smi命令查询到的CUDA版本代表您的GPU实例可以支持的最高CUDA版本,并不代表您实际安装的CUDA版本。 如何查询GPU显卡的详细信息?不同操作系统的GPU实例,查看GPU显卡信息的操作如下: Linux操作系统,您可以执行nvidia-smi命令,查看GPU显卡的详细信息。 Windows操作系统,您可以在设备管理器中查看GPU显卡的详细信息。 如果您想了解GPU卡的运行和使用情况,请...
NVIDIA驱动安装指引
您可以配合CUDA、cuDNN库更高效的使用GPU卡。 免费 GRID驱动 用于获得GPU卡的图形加速能力,适用于OpenGL等图形计算的场景。 需购买NVIDIA GRID License 公共镜像安装Tesla驱动方式一:后台自动安装GPU驱动您可以在创... 若您使用开启了“后台自动安装GPU驱动”的实例创建自定义镜像,则该镜像中包含GPU驱动、CUDA和cuDNN库。 为自动安装了GPU驱动的实例更换操作系统时,若您开启“后台自动安装GPU驱动”,系统将会重新安装GPU驱动。 ve...

启用cuda显卡-相关内容

HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试

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。更多信息,请参见高性能计算GPU型ebmhpcpni2l。 NCCL是NVIDIA的集合通信库,支持安装在单个节点或多个节点的大量GPU卡上,实现多个GPU的快速通信。 关键组件本文所述操作需要安装的软件包介绍如下。 关键组件 说明 NVIDIA驱动 GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。 CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题...

安装GPU驱动

参考本文和安装CUDA工具包手动安装Tesla驱动。 说明 为方便使用,您可以在创建GPU实例时,选择支持自动安装或者预装了特定版本GPU驱动和CUDA的公共镜像,详情请参见NVIDIA驱动安装指引。 搭载A100/A800显卡的实例还需安装NVIDIA-Fabric Manager服务,否则将无法正常使用GPU实例。 前提条件您已购买GPU实例,并为其绑定公网IP,使其具备访问公网的能力。 安装GPU驱动(Linux)Linux操作系统的驱动安装采用Shell脚本安装方式,适用于任何Li...

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... Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注虚拟环境中CUDA与Pytorch的版本匹配情况。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、P...

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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... 软件要求CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以11.4.152为例。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。本文以3.8.10为例。 DeepSpeed:大模型训练工具。本文以0.10.2为例。 Tensorboard:机器学习实...

新功能发布记录

CUDA和CUDNN库。 全部 商用 驱动安装指引 2023年11月24日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 邀测上线GPU计算型gni3实例。 华东2(上海) 邀测 GPU计算型gni3 2023年09月08日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 部... 邀测 管理vePFS存储资源 2022年12月13日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 搭载T4显卡的GPU计算型g1te、g1tl实例支持手动安装GRID驱动并激活License服务。 华北2(北京) 商用 安装GRID驱动 卸载GRID驱动 2022...

安装NVIDIA-Fabric Manager软件包

操作场景NVIDIA-Fabric Manager服务可以使多A100/A800显卡间通过NVSwitch互联。有关NVSwitch的更多介绍,请参见NVIDIA官网。 说明 搭载A100/A800显卡的实例请参见实例规格介绍,如果未安装与GPU驱动版本对应的NVIDIA... 方式一:通过安装包安装CentOS 8.x wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/nvidia-fabric-manager-470.57.02-1.x86_64.rpmrpm -ivh nvidia-fabric-manager-470.57.02-1.x86_...

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... CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 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...

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