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社区干货
【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/visualglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/visualglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() image_path = "your image path" response, history = model.chat(tokenizer, i...
实践|超级品牌,都在打造数据飞轮
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c340b1aa8b01475cb5d906f5bbf28ec0~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753245&x-signature=gcXRkwkT5OJqTxQ6Np3dm7T5r9w%3D) 数以万计的“小生意”承载了大众的日常消费生活,据统计,目前中国有超过7000万的小微商户,他们撑起了60%的中国经济。 **但“小生意”背后带出的采购、生产、销售、收款环节却...
CVPR 2024 满分论文 | 基于可变形3D高斯的高质量单目动态重建新方法
K-Planes和Hexplanes在此基础上引入了网格结构,大大加速了模型的训练过程,渲染速度有一定的提高。然而这些方法都基于逆向映射,无法真正实现高质量的规范空间和变形场的解耦。3D高斯泼溅是一种基于光栅化的点云渲染管线。其CUDA定制的可微高斯光栅化管线和创新的致密化使得3D高斯不仅实现了SOTA的渲染质量,还实现了实时渲染。Dynamic 3D高斯首先将静态的3D高斯拓展到了动态领域。然而,其只能处理多目场景非常严重地制约了其应用...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/85544e397eed48848081f9d06d9e8276~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753285&x-signature=hdROuOpUVq4KHQm2UNFiGj7FBZQ%3D)2. 在实例类型中,选择GPU计算型,可以看到有A30、A10、V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,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...
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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...
CVPR 2024 满分论文 | 基于可变形3D高斯的高质量单目动态重建新方法
K-Planes和Hexplanes在此基础上引入了网格结构,大大加速了模型的训练过程,渲染速度有一定的提高。然而这些方法都基于逆向映射,无法真正实现高质量的规范空间和变形场的解耦。3D高斯泼溅是一种基于光栅化的点云渲染管线。其CUDA定制的可微高斯光栅化管线和创新的致密化使得3D高斯不仅实现了SOTA的渲染质量,还实现了实时渲染。Dynamic 3D高斯首先将静态的3D高斯拓展到了动态领域。然而,其只能处理多目场景非常严重地制约了其应用...
GPU-部署Baichuan大语言模型
需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 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GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: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。深度学习框架。本文以4.30.2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...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/85544e397eed48848081f9d06d9e8276~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753285&x-signature=hdROuOpUVq4KHQm2UNFiGj7FBZQ%3D)2. 在实例类型中,选择GPU计算型,可以看到有A30、A10、V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,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...
Docker容器中使用GPU资源
docker 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```shelldistribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)curl -s -L htt...
HPC-制作RDMA容器镜像
pt/sources.list.d/nvidia-docker.listapt updateapt install -y nvidia-docker2 安装nvidia-docker2容器systemctl daemon-reloadsystemctl restart docker 重启docker容器 执行nvidia-docker -v命令,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...
如何基于火山引擎弹性容器快速部署 MagicAnimate 应用
paas-cn-beijing.cr.volces.com/aigc/magic-animate:v1``` FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04-torch LABEL org.opencontainers.image.authors="xxx@bytedance.com" RUN apt-get update && apt-get install -y git RUN git clone http...
GPU-部署Pytorch应用
本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 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...
BMF 框架:多媒体处理的强大利器 | 社区征文
[BabitMF](https://babitmf.github.io/)上图是 BMF 的概要架构图,包括一整套的生态体系,主要由三部分组成:- 应用层:顶层为用户提供多语言的 API 包括 Python、Go、C++,方便用户根据...
