m1000mcuda
社区干货
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
扩散模型 Diffusion Model, DM1. 条件控制器 Conditioning其中主要的VAE由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82o... os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"async def generate_image_async(args): if args.mixed_precision: print("Using mixed precision.")...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **ByteMLPerf 的方案** 
特惠活动
m1000mcuda-优选内容
m1000mcuda-相关内容
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离的统一框架 ***kubeai-inference-framework*** ,旧有Flask或Kserve的服务,稍作修改即可接入推理引擎统一框架,新增服务按照框架实现指定function即可。推理服务统一框架构如下图所示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/378cfbe...
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:机器学习实验可视化的工具。本文以2.14.0为例。 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4.32.1为例。 Gradio:快速构建机器学习Web展示页面的开源Python库。本文以3.43.2为例。 使用说...
【发布】LongBench:衡量模型的「长」
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/50b22296c826462a8476e0f6846bb7e7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012451&x-signature=Up%2BXqJL... `CUDA\_VISIBLE\_DEVICES=0 python pred.py` ```可以在`pred/`文件夹下得到模型在所有数据集下的输出,此后运行eval.py的评测代码: ``` `python eval.py` ```...
如何基于火山引擎弹性容器快速部署 MagicAnimate 应用
(repo_id="zcxu-eric/MagicAnimate",local_dir="/root/magic-animate/MagicAnimate") ```将相关模型放到项目的 pretrained\_models 目录下,目录结构 Dockerfile 如下所示(此处省略具体镜像制作过程),同时将模型也打包到容器镜像中。可用镜像地址:paas-cn-beijing.cr.volces.com/aigc/magic-animate:v1``` FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11....
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态。* **通过 Quota 解决大量 Pending Pods 问题**Spark 支持 DynamicAllocation,用户在实际使用中,一般设置 max 为比较大的值,当前 Arnold 为了防止产生大量 Pending Pods,是按照 max 进行 Quota 校验,只有 Quota 足够启动 max 个 Executor 时才可以真正提交到 K8s,否则在 Arnold 服务中排队等待。但当前以 max 来 Check Quota 缺点是容易浪费资源...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
MacBook,甚至Android系统之上。 Llama2模型简介Llama模型是Meta公司开源的大语言模型,对标OpenAI的GPT 3,模型参数量从7B到65B,功能上可生成创意文本,求解数学定理,预测蛋白质结构,回答阅读理解的问题等。 Llama2模型是在Llama模型之上的升级。Llama2训练语料相比Llama多40%,context长度由2048提升至4096,可以理解和生成更长的文本内容。 环境要求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...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
背景信息ebmhpcpni2l实例搭载NVIDIA A800显卡,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...
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...
【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
# 一、BMF简介BMF(Babit Multimedia Framework)是字节跳动开发的跨平台、多语言、可定制的多媒体处理框架。经过 4 年多的测试和改进,BMF 已经过量身定制,能够熟练地应对我们现实生产环境中的挑战。目前广泛应用于... if not torch.cuda.is_available(): print('warning: GPU is not available, the computation is going to be very slow...') weight_path=Path('/content/DeOldify') if op...
