# 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... 执行`sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run`稍等片刻,输入 accept 回车确认。![图片](https://lf6-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_8f46b81c245bd5fcb15de99af0be3cbe.png)7. 由于CU...
cuda-downloads下载所需版本的CUDA工具包到ECS本地云盘中的某个文件中,工具下载页面会自动生成下载和安装运行命令,下图下载了11.6版本的cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run工具包。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5811d96e160049d3951dc458912fd5e5~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185287&x-signature=Xps94y5Q6jmz7l55m%2FRl8bj1bcE%3D...
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,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow安装过程### 2.1 安装anaconda进入官网,拉到最下面,根据...
确保系统环境中已经安装了必要的 GPU 驱动和 CUDA 工具包,这对于 BMF 的 GPU 加速至关重要。- Windows 平台——虽然 Windows 不是 BMF 的主要开发平台,但在某些情况下需要在 Windows 环境中进行部署。我选择了一... 用户可以根据项目需求自由搭建处理流程。这种灵活的调度和扩展性让我感受到了框架的强大之处。下面是一个更复杂的示例代码,展示了如何构建一个包含多个处理模块的处理流程。构建一个包含图像增强和人脸识别等多个处...
安装了Tesla驱动的GPU才可以发挥高性能计算能力,或提供更流畅的图形显示效果。 操作场景如果您在创建GPU实例时未同时安装Tesla驱动,则需要在创建GPU实例后,参考本文和安装CUDA工具包手动安装Tesla驱动。 说明 为方... source /opt/rh/devtoolset-8/enable 执行sh命令,运行驱动安装程序,并按提示进行后续操作。 sh NVIDIA-Linux-x86_64-535.154.05.run 安装完成后,执行以下命令进行验证。 nvidia-smi如返回类似下图中的GPU信息,则说...
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,...
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...
tosutil 命令行工具同时支持 Windows、Linux 及 macOS 三大系统,您可以根据实际环境下载和安装合适的版本。 下载地址操作系统 工具下载地址 工具校验文件 Linux amd64bit Linux tosutil Linux sha256 macOS ... 复制本地文件时支持使用 -eam 参数指定用于加解密本地文件的算法模式,详情请参见复制本地文件(fcp)。 配置文件中新增数据一致性校验相关参数,详情请参见配置文件说明。 1.9.0 历史版本 2024-02-29 支持设置桶...
安装步骤请参英伟达CUDA安装说明 步骤3:安装GPU_BURNGPU_BURN下载以及使用方法参考文档GPU_BURN下载以及使用方法 安装GPU_BURN,使用如下命令。 bash tar zxvf gpu_burn-1.1.tar.gz 编辑Makefile,CUDAPATH=/usr/local/cuda这里需要更改为自己安装cuda的位置即可,删除-arch=compute_30。编辑后的配置文件如图所示。 执行make命令,生成gpu_burn可执行文件,具体如图所示。 步骤4:使用GPU_BURN对GPU卡进行压测执行命令./gpu_burn 300执...
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NVID... 参考本地数据上传到GPU实例中。 操作步骤步骤一:创建GPU计算型实例请参考通过向导购买实例创建一台符合以下条件的实例: 基础配置:计算规格:ecs.gni2.3xlarge 镜像:Ubuntu 20.04,不勾选“后台自动安装GPU驱动”。 存...
即可自动安装驱动,建议您选择该方式。该方式支持Linux和veLinux公共镜像,详情请参见常规版镜像后台自动安装GPU驱动。 在创建实例页面的“镜像”中,选择已预装GPU驱动的GPU版公共镜像,详情请参见使用预装GPU驱动的GPU版镜像。 在已有实例上安装GPU驱动若您在创建GPU实例时未选择自动安装GPU驱动,为确保您能够正常使用GPU实例,请参考安装GPU驱动和安装CUDA工具包手动安装GPU驱动。 Nvidia驱动安装成功,但执行nvidia-smi命令无效,显...
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... 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...
cuda-downloads下载所需版本的CUDA工具包到ECS本地云盘中的某个文件中,工具下载页面会自动生成下载和安装运行命令,下图下载了11.6版本的cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run工具包。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5811d96e160049d3951dc458912fd5e5~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185287&x-signature=Xps94y5Q6jmz7l55m%2FRl8bj1bcE%3D...