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`显示如下。 ![图片](https://lf6-volc-editor.volccdn.com/obj/vol... 5. 登录到操作系统,执行英伟达返回的安装命令。 ![图片](https://lf3-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_c19d1d67b66d5ddf4d55298a26492ea3.png)6. 下载完成后,执行`sudo sh cuda_11.0.2_...
(https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f356e262044e781fa8696ba0014ed~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876468&x-signature=MCGmMMFEvs5e5K1klUecjB7O... device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_t...
从英伟达官网https://developer.nvidia.com/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=1716049294&x...
于2012年开始研发小程序技术,持续优化`webview`的功能和性能,并加入**W3C**和**HTML5**中国产业联盟,推出了**HBuilder**开发工具,为后续产业化做准备。2015年,[DCloud](https://uniapp.dcloud.io/)正式商用了自己... (https://img-blog.csdnimg.cn/d889277a81654fe3ae279afdf6b97ddf.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBATm8gU2lsdmVyIEJ1bGxldA==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_1...
从英伟达官网https://developer.nvidia.com/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=1716049294&x...
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])batch_size = 4classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 ...
于2012年开始研发小程序技术,持续优化`webview`的功能和性能,并加入**W3C**和**HTML5**中国产业联盟,推出了**HBuilder**开发工具,为后续产业化做准备。2015年,[DCloud](https://uniapp.dcloud.io/)正式商用了自己... (https://img-blog.csdnimg.cn/d889277a81654fe3ae279afdf6b97ddf.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBATm8gU2lsdmVyIEJ1bGxldA==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_1...
以下表格描述了不同公共镜像支持多队列的情况。 公共镜像 是否支持多队列 默认开启多队列 CentOS 7.2/7.3/7.4/7.5/7.6/8.3 是 CentOS 7.4/7.5/7.6/8.3 Ubuntu 18.04/20.04 是 Ubuntu 18.04/20.04 Debian 9/10 是 Debian 10 Windows 2012及以上 是 不支持默认开启
(https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d53be8b5375742e48e1dec3f4243cf98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049255&x-signature=X6xvgCpkcYpaaP1G4QnN%2BI... 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。...
Windows 系统Windows Server 2012 64 位 Windows Server 2016 64 位 Windows Server 2019 64 位 Linux 系统Alibaba Cloud Linux 操作系统版本Alibaba Cloud Linux 2 Alibaba Cloud Linux 3 内核版本3.10.0-1062.1... 6.al7.x86 4.19.91-25.7.al7.x86 4.19.91-25.8.al7.x86 4.19.91-26.al7.x86 5.10.112-11.al8.x86 5.10.23-4.al8.x86 5.10.23-4.rc2.al8.x86 5.10.23-5.al8.x86 5.10.23-6.1.al8.x86 5.10.23-6.al8.x86 5.10.60-9.a...
5. 登录 **“个人账号”**,在文章末尾点击“提交实验结果”按钮,上传实验中要求的截图和相关信息。 6. 恭喜您已完成实验!# # 使用负载均衡实现高可用 | 实验文档## **Task 1:确认环境****进行该实验之前,必须先完成实验1的内容,**[传送门>>](https://developer.volcengine.com/articles/7304112670435704873)**Task 1.1 在另外一个可用区创建** **ECS** **实例**1. 前往[“子网”](https://console.volcengine.com...
与之前的SD模型(stable 1.5和 stable 2.1)相比,SDXL提供更有艺术感、更真实的图像。 Diffusers Diffusers库是Hugging Face推出的一个操作扩散模型的工具箱,提供Diffusion推理训练全流程,简单方便的使用各种扩散模... Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在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,请严格关注虚拟环境中CUDA与Pytorch的版本匹配情况。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、P...
6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/55c11244813440d9b36fd440c2a344bc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049245&x-signature=ig4PD4G4gAMejL9WVWc2yIdrLvs%3D)... device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_...