pythoncuda硬件配置
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
在执行的过程中还需要绑定CUDA Stream,以流的形式执行。## 2.2 传统Python推理服务瓶颈## 2.2.1 传统Python推理服务架构由于Python在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,加上Python语言自身的便利性,... TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界最常用的TensorRT优化流程,也是当前模型优化的最佳实践,即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。
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GPU-部署ChatGLM-6B模型
Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.10为例。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、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... 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。 ...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
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... 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:...
GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
本文介绍 GPU 实例部署深度学习Paddle环境。 前言 在ECS GPU实例上部署深度学习Paddle环境。 关于实验 预计实验时间:20分钟级别:初级相关产品:ECS受众: 通用 环境说明 本文测试规格如下:实例规格:ecs.pni2.3xlargeGPU 类型:Tesla A100 80G显存容量:81920MiB实例镜像:velinux - 1.0 with GPU DriverNVIDIA-SMI:470.57.02NVIDIA Driver version:470.57.02CUDA version:11.4CUDA Toolkit version:11.2Python version:Python 3.7.3pa...
GPU-部署Baichuan大语言模型
Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.10为例。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、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... 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。 ...
LLM-API-Python
框架本模型是 Python 格式的模型。 输入名称 类型 形状 IMAGE STRING -1 输入说明: IMAGE 表示输入的图片。图片采用 base64 编码格式。 输出名称 类型 形状 RESPONSE_TEXT STRING -1 输出说明: RESPONSE_TEXT 表示 GLM-4V 服务返回的文字响应。 模型版本本模型提供 1 个可部署版本。 版本名称 最大批处理大小 硬件架构要求 其他说明 v1 0 无 无 模型部署 步骤1:获取 API key部署本模型前,您必须先从智谱...
GPU-搭建AIGC能力(Windows)
Cuda 11.7。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。本例使用Python 3.10.6版本。 PIP:通用的Python包管理工具。本例使用PIP 22.3.1版本。 Git:分布式版本控制系统。本例使用Git 2.38.1版本 使用说明为使Stable Diffusion WebUI与模型顺利运行,推荐实例配置为 12GB 显存,且内存大于 16GiB ,使支持的图片更大、预处理效率更高。本例选用ecs.ini2.7xlarge计算规格,搭载NVIDIA A30 GPU卡,显存24GB,内存为234GiB。 下载本例所需软...
GPU-搭建AIGC能力(Linux)
Cuda 11.4.1。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。本例使用Python 3.11.3版本。 PIP:通用的Python包管理工具。本例使用PIP 20.0.2版本。 Git:分布式版本控制系统。本例使用Git 2.25.1版本 使用说明为使Stable Diffusion WebUI与模型顺利运行,推荐实例配置为 12GB 显存,且内存大于 16GiB ,使支持的图片更大、预处理效率更高。本例选用ecs.ini2.7xlarge计算规格,搭载NVIDIA A30 GPU卡,显存24GB,内存为234GiB。 下载本例所需...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
Python库。本文以3.43.2为例。 使用说明下载本文所需软件需要访问国外网站,建议您增加网络代理(例如FlexGW)以提高访问速度。您也可以将所需软件下载到本地,参考本地数据上传到GPU实例中。 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,适配的CUDA版本为11.4,需自...
YOLOX-Tiny-Python-后处理
YOLOX-Tiny-Python-后处理是 YOLOX-Tiny 的 Python 后处理模型 Demo。YOLOX-Tiny 模型 基于 COCO 数据集,支持检测 80 个物体类别。本模型基于 Python 格式,可以对 YOLOX-Tiny 模型的输出做进一步处理,生成新的字段... 硬件架构 说明 v1_max_batch_size_0 0 无 该版本无需搭配前后处理版本进行使用。 模型部署注意 本模型不单独部署,需要与 YOLOX-Tiny-Python后处理-联合模型 一起部署。更多信息,请参见Ensemble 模型配置说明...
