交友软件cuda
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Linux安装CUDA
# 运行环境* CentOS* RHEL* Ubuntu* OpenSUSE# 问题描述初始创建的火山引擎实例并没有安装相关cuda软件,需要手动安装。# 解决方案1. 确认驱动版本,以及与驱动匹配的cuda版本,执行命令`nvidia-smi`显示如下。  从上图中可以确认CUDA的版本为 11.02. 从英伟达官方网站下载相对应的 CUDA 版本的...
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://mirrors.ivolces.com/nvidia_all/- 公网访问地址:https://mirrors.volces.com/nvidia_all/## 相关链接官方主页:[https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/](https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/?spm=a...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
字节跳动高级软件工程师余明辉分享了 **《AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合》** 议题。以下是本次演讲的文字稿。 的处理能力,可大幅提升计算性能。CUDA的架构中引入了主机端(host, cpu)和设备(device, gpu)的概念。CUDA的Kernel函数既可以运行在... 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引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界...
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GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
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... cd DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat/pip3 install -r requirements.txt 执行以下命令,验证环境是否可用。 python>>>import torch>>>torch.cuda.is_available()回显为True,表示环境正常可用。输入e...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
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。 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、文本生成和机器翻译等任务。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强...
卸载NVIDIA Tesla驱动
卸载NVIDIA Tesla驱动(Linux)注意事项卸载GPU驱动需要root账号操作权限,如果您是普通用户,请使用sudo命令获取root权限后再操作,本文以root登录系统操作为例。 卸载不同CUDA版本的命令可能不同,若不存在cuda-unins... cuda-12.2 执行reboot命令,重启GPU实例。 卸载NVIDIA Tesla驱动(Windows)登录Windows实例 进入设备管理器,展开“显示适配器”。 右键单击NVIDIA相关驱动,选择“卸载设备”。 勾选“删除此设备的驱动程序软件”,单击...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
字节跳动高级软件工程师余明辉分享了 **《AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合》** 议题。以下是本次演讲的文字稿。 2024-01-31 自定义 GPU 驱动安装说明 华南 1 (广州) 2024-01-30 华东 2 (上海) 2024-01-30 AIOps 套件支持生成和下载巡检/故障诊断报告 【邀测·申请... 2022-01-19 创建 Helm 应用 组件优化 组件管理包括以下优化: 新增应用巡检功能依赖的组件 application-inspector。 新增对象存储依赖的组件 csi-tos。 Nvidia-device-plugin 组件部署优化,提升用户体验。 Nvidia...
GPU-部署Baichuan大语言模型
软件要求注意 部署Baichuan大语言模型时,需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 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Python机...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
软件要求GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.0为例。Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在GPU驱动已... .images for image in images: images_list.append(image) torch.cuda.empty_cache() cost_time=(datetime.now()-start).seconds print(f"cost time={cost_time},{datetime.now()}") ...
GPU-搭建AIGC能力(Windows)
本文介绍如何部署Stable Diffusion WebUI工具前端和Stable Diffusion训练模型,实现高质量AI图片生成,掌握整个AI作画推理流程及关键参数对图片输出的影响。 AIGC简介AIGC(AI generated content)是一种利用AI技术自动生成内容的生产方式,代表着AI从理解语言、理解文字、理解图片和视频,走向了生成内容,是一种‘人机共创’新模式。 软件版本NVIDIA驱动:本例使用Tesla 571.71,Cuda 11.7。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。...
GPU-搭建AIGC能力(Linux)
本文介绍如何部署Stable Diffusion WebUI工具前端和Stable Diffusion训练模型,实现高质量AI图片生成,掌握整个AI作画推理流程及关键参数对图片输出的影响。 AIGC简介AIGC(AI generated content)是一种利用AI技术自动生成内容的生产方式,代表着AI从理解语言、理解文字、理解图片和视频,走向了生成内容,是一种‘人机共创’新模式。 软件版本NVIDIA驱动:本例使用Tesla 470.57.02,Cuda 11.4.1。 Python:编程语言,并提供机器学习库Nump...
