a+卡+cuda
社区干货
在GPU实例中安装配置dcgm-exporter
> 测试环境:VeLinux 1.0## 创建并连接GPU实例## 安装CUDA驱动* 下载并安装CUDA依次执行以下命令,完成CUDA的下载。```javascriptnvidia-smi //查看该实例驱动信息wget https://developer.download.nvidia... curl localhost:9400/metrics //检索指标```可成功获取到GPU卡信息。如果您有其他问题,欢...
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...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
我们还通过BertTokenizer.from_pretrained()方法加载了预训练的tokenizer。最后,我们通过BertForTokenClassification.from_pretrained()方法加载了BERT模型。3.输入文本进行NER:```pythondef ner_inference(text): input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_a...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32)# 训练模型device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = evaluate(model, test_loader, criterion) print(f'Epoch {epoch + 1}: Training lo...
特惠活动
a+卡+cuda-优选内容
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HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
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的计算平台。 cuDNN库:NVIDIA CUDA(®) 深度神...
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...
新功能发布记录
2024-02-27 AIOps 支持 GPU 链路故障检测和自愈 【邀测·申请试用】支持在 GPU 链路故障和性能下降场景下的故障检测和禁止调度能力。当 GPU 链路性能下降时,用户能够根据训练任务特性或 GPU 卡资源库存,决定是否降... 对业务侧使用的 CUDA 等软件不同版本进行适配。 华北 2 (北京) 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...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
Diffusers已经支持SDXL 1.0的base和refiner模型,可生成1024 × 1024分辨率的图片。 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...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
我们还通过BertTokenizer.from_pretrained()方法加载了预训练的tokenizer。最后,我们通过BertForTokenClassification.from_pretrained()方法加载了BERT模型。3.输入文本进行NER:```pythondef ner_inference(text): input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_a...
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(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32)# 训练模型device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = evaluate(model, test_loader, criterion) print(f'Epoch {epoch + 1}: Training lo...
GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
ateapt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev python3-pip lrzsz zip -y 安装驱动 安装cuda driver参考文档:官方文档-安装GPU驱动 安装cuda-toolkitcuda toolkit下载mkdir /home/cuda-toolkitcd /home/cuda-toolkitwget https://us.download.nvidia.com/tesla/450.203.03/NVIDIA-Linux-x86\_64-450.203.03.run安装cuda-toolkitsudo sh cuda\_11.2.0\_460.27.04\_linux.run 通过光标+空格取消选择,仅安装CUDA Toolkit 11.2 输出结果...
新功能发布记录
table th:nth-of-type(4) { width: 15%;}table th:nth-of-type(5) { width: 30%;}2024年04月12日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 创建GPU云服务器时,支持后台自动安装更高版本的GPU驱动、CUDA和CUDNN库。... 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...
通过工作流串联训练与评测任务
default=False, help="run test func if true", ) parser.add_argument("--local-rank", default=-1, type=int) args = parser.parse_args() device = torch.device('cuda:0' if torch... train_task_template拉起2两台单卡V100计算节点,挂载了TOS到任务容器内,上传本地训练代码文件到容器内,使用pytorch进行分布式训练后,将模型文件保存回TOS。evaluate_task_template拉起一台CPU规格计算节点,同样挂载...
