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y7000安装cuda

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

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://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c940b0b0854c42c796ec49... 安装依赖包 ``` pip install rouge_chinese nltk jieba datasets -i https://mirrors.ivolces.com/pypi/simple/ ```2. 安装cuda toolkit,cuda tookit在火山内部有ubuntu的镜像源,下载安装会非常快...

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

(https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4cef3c6a32de4ff5a33848f2af4e2c34~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)# 三、安装TensorFlow开发环境## 1.TensorFlow安装环境需求安装之前,我们要了解TensorFlow对系统环境的要求,以Windows系统为例,TensorFlow的安装环境如下:**1.Windows64位操作系统2.VC++ 20153.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,TensorFl...

Docker容器中使用GPU资源

安装了 Nvidia驱动和docker的主机上直接启动容器报错提示如下信息:```shelldocker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smidocker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].```# 问题分析需要安装nvidia-docker2或nvidia-container-runtime插件驱动,以便docker容器能够使用Nvidia驱动。# 问题解决## 一、安装nvidia-docker21.设置仓库和GPGkey```...

【高效视频处理】BMF 项目安装与老视频修复体验全流程及总结 | 社区征文

安装方式一、pip安装首先要确保本机已经安装了Python,然后使用`pip install BabitMF`安装BabitMF,安装过程中其会帮你同时安装依赖包,显示successfully安装即为成功:![picture.image](https://p3-volc-commu... #NOTE: This must be the first call in order to work properly! #choices: CPU, GPU0...GPU7 device.set(device=DeviceId.GPU0) if not torch.cuda.is_available(): ...

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y7000安装cuda-优选内容

GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
CUDA version:11.4CUDA Toolkit version:11.2Python version:Python 3.7.3paddlepaddle-gpu version:2.3.0.post112 安装相关依赖 apt updateapt-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\_6...
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... 安装git。回显Proceed ([y]/n)?时输入“y”确认安装。conda install git 执行以下命令,安装CUDA 11.8对应的Pytorch。 本文所示“sd-xl”环境中使用的CUDA版本为11.8。您也可以自行指定CUDA版本并登录Pytorch官网,...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
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-ubuntu2004.pinsudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-4-local_11.4.4-470.82.01-1_amd64.debsudo dpkg -i cuda-...
GPU-部署Pytorch应用
CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN库:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.2.4.15为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了conda、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 3.8.3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,请严格关...

y7000安装cuda-相关内容

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Sta... 选择后台自动安装以下GPU驱动。 弹性公网IP:勾选“分配弹性公网IP”按钮。 步骤二:安装Python和PIP登录Python网站。 找到并单击Python 3.11.3,进入3.11.3版本下载页面。 滑动页面至最下方,右键单击“Gzipped sourc...

GPU-部署Baichuan大语言模型

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... 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...

GPU-部署NGC环境

本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.2.4.15为例。 TensorFlow:深度学习框架。 前提条件您已购买Linux实例,并勾选“后台自动安装GPU驱动”,即可使实例在启动时自动安装符... 则直接进入python环境。 在Python环境下依次执行以下命令。import tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.Session()sess.run(hello)回显如下,表示TensorFlow环境搭建成功。

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GPU-部署ChatGLM-6B模型

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2.0.1为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、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,请严格关注以上软件的版本匹配情况。 使用说明下载本文所需...

安装NVIDIA GRID驱动

操作场景搭载了T4、A10显卡的GPU计算型实例如需使用OpenGL图形图像处理能力,则需要安装NVIDIA GRID驱动并自行购买NVIDIA官方发布的GRID License。本文主要介绍如何申请License,并配置License服务器和安装GRID驱动。... 步骤二:部署DLS的本地服务您可以按如下步骤在企业私有网络搭建本地的DLS服务器进行License授权。 1)下载软件下载容器DLS的软件包 进入NVIDIA 许可门户网站,选择左侧导航栏中的“SOFTWARE DOWNLOADS”,进入“Softw...

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。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c940b0b0854c42c796ec49... 安装依赖包 ``` pip install rouge_chinese nltk jieba datasets -i https://mirrors.ivolces.com/pypi/simple/ ```2. 安装cuda toolkit,cuda tookit在火山内部有ubuntu的镜像源,下载安装会非常快...

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

(https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4cef3c6a32de4ff5a33848f2af4e2c34~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)# 三、安装TensorFlow开发环境## 1.TensorFlow安装环境需求安装之前,我们要了解TensorFlow对系统环境的要求,以Windows系统为例,TensorFlow的安装环境如下:**1.Windows64位操作系统2.VC++ 20153.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,TensorFl...

HPC-制作RDMA容器镜像

检查docker是否安装成功,回显如下,表示安装成功。 Docker version 20.10.12, build 20.10.12-0ubuntu2~20.04.1 第二步:容器环境配置制作新镜像通常以原有镜像或容器为基础,此处以“Nvidia在NGC提供的CUDA基础镜像生成的容器”为例,展示在此容器的基础上,如何增加RDMA相关环境。 在HPC实例上,依次执行以下命令,下载CUDA镜像,启动并进入容器。 说明 执行第二步命令启动容器时,需要将HPC实例上的virtualTopology.xml文件挂载至容器中...

Docker容器中使用GPU资源

安装了 Nvidia驱动和docker的主机上直接启动容器报错提示如下信息:```shelldocker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smidocker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].```# 问题分析需要安装nvidia-docker2或nvidia-container-runtime插件驱动,以便docker容器能够使用Nvidia驱动。# 问题解决## 一、安装nvidia-docker21.设置仓库和GPGkey```...

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