作者 | 余明辉文章来源|字节跳动 AML 团队 9 月 26-28 日,由 Linux 基金会、CNCF 主办的 **KubeCon + CloudNativeCon +** **Open Source** **Summit** **China 2023** 在上海举办。作为... 而各家 ASIC 由于具备类似 CUDA 的开发生态,往往都需要单独适配,且各家 ASIC 往往都会自带一套自身的软件栈,从使用方式,硬件管理,监控接入等层面,都需要额外开发。这些相比沿用 GPU,都是额外成本。...
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...
(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....
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... import argparsefrom PIL import Imagefrom PIL.PngImagePlugin import PngInfoimport osfrom tensorflow_model_optimization.python.core.sparsity.keras import prune_low_magnitudeos.environ["CUDA_DE...
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...
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...
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...
(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....
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 571.71,Cuda 11.7。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。...
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... import argparsefrom PIL import Imagefrom PIL.PngImagePlugin import PngInfoimport osfrom tensorflow_model_optimization.python.core.sparsity.keras import prune_low_magnitudeos.environ["CUDA_DE...
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...
# 问题描述在安装了 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...
近期包括 ChatGLM2 等在内的多个模型都在努力尝试在保证性能的同时,将模型上下文长度尽可能地拓展,达到千/万 tokens 级别。然而,现有的模型评测集长度多数比较短,仅在百/千 tokens 量级,并不能很好地评测模型... 我们以ChatGLM2-6B为例提供了一份评测代码。首先,运行仓库下的pred.py``` `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...