titan支持的cuda版本
社区干货
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...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
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。### 配置网际快车加速下载服务(可选)网际快车是火山引擎提供的海外资源加速下载网...
【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存
这是一个支持 Transformer 灵活修改、训练的工具库,支持 Lora、P-tuning 等参数高效微调方法。本项目提供了符合用户习惯的 huggingface 接口,也提供了基于sat的接口。不过,由于 VisualGLM-6B 仍处于v1版本,目前... .half().cuda() image_path = "your image path" response, history = model.chat(tokenizer, image_path, "描述这张图片。", history=[]) ...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
# BMF 的部署与安装详细拓展在进行 BMF 的部署与安装过程中,我深入了解了框架的各个组成部分,并解决了一些具体问题。以下是我在部署和安装过程中的详细拓展。## 部署环境准备BMF 被设计为跨平台框架,支持 Li... 并在其中安装了与 BMF 兼容的依赖库版本,成功解决了版本冲突的问题。- CUDA 和 cuDNN 版本匹配☛☛☛☛☛问题描述:由于 BMF 利用了 GPU 进行加速,CUDA 和 cuDNN 的版本需要与 BMF 兼容。在我的机器上,CUDA 和...
特惠活动
titan支持的cuda版本-优选内容
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火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
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。### 配置网际快车加速下载服务(可选)网际快车是火山引擎提供的海外资源加速下载网...
预置镜像列表
平台基于原版 Ubuntu 镜像安装了不同版本的 Miniconda Python(3.7+),内置了常用开发工具,同时 pip、conda 和 apt 使用国内镜像源。 该镜像体积较小,适合作为基础镜像或是在轻量级任务中使用。 CUDA平台提供的 CUDA 镜像基于 nvidia/cuda 系列镜像构建,提供的 CUDA 版本包括 11.7.0、11.6.0、11.3.0、11.1.1。 内含 GPU 加速工具库、编译器、开发工具和 CUDA 运行时环境,适合通用的高性能计算场景。 镜像的主要特性: 支持平台的高...
GPU-部署Baichuan大语言模型
模型支持FP16、INT8、INT4三种精度,可以在GPU实例上部署并搭建推理应用。该模型对GPU显存的需求如下: 精度 显存需求 推荐实例规格 GPU显卡类型 FP16 27 GB ecs.g1ve.2xlarge V100 * 1(单卡32 GB显存) INT8 17 GB ecs.gni2.3xlarge A10 * 1(单卡24 GB显存) INT4 10 GB ecs.gni2.3xlarge A10 * 1(单卡24 GB显存) 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。...
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...
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-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
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,需自行安装。 存储:云盘容量在100 GiB以上。 网络配置:勾选“分配弹性公网IP”。 创建成功后,在实例绑定的安全组中添加入方向规则:放行TCP 6006端口。具体操作请参见修改安全组访问规则。 安装并配置CUDA登录实例。 依次执行以下命令,下载并安装CUDA 11.4。 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ub...
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...
NVIDIA驱动FAQ
问题分析:可能是kernel-devel和kernel版本不一致,导致在安装RPM包过程中驱动程序编译出错。 解决方案:在实例内运行rpm -qa grep $(uname -r)命令查看kernel和kernel-devel的版本号,检测版本是否一致。若不一致,请从正规渠道下载对应的kernel-devel包,再重新安装驱动。 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...
模型的性能评估及优化
支持对格式为 SavedModel、TorchScript 的模型进行全面的耗时评估并且能给出对应的模型优化建议。 相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 格式... 支持饼图和表格两种展示形式。 支持查看 Timeline 原始数据。 CUDA API 耗时从 CUDA API 层面展示 GPU 的各个处理环节的耗时,从而判断哪部分代码可以优化。 支持饼图和表格两种展示形式。 支持查看 Timeline 原...
