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以参考后面的步骤,配置GPU服务器。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c940b0b0854c42c796ec49... 使用nvidia-smi查看ECS的GPU信息,包括显卡规格型号、数量、CUDA驱动版本等信息,火山引擎默认提供11.4的CUDA驱动版本。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ab3e...
#RUN conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorchRUN conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pyto... 我们也可以通过 VMP 提供的容器组 GPU 监控能力来查看 Pod 的 GPU 使用情况![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a9a32504e3d84ba9bc3f62abb3281b41~tplv-tldd...
#RUN conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch RUN conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=1... * 我们也可以通过 VMP 提供的容器组 GPU 监控能力来查看 Pod 的 GPU 使用情况![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/51a47dc28c92446cbaaa13d1043fc4f5~tplv-tldd...
**Pitaya SDK**为端智能算法包提供了在端上的运行环境,支持端上AI在不同设备上高效地运转起来。**Pitaya SDK**同时还支持在端上进行数据处理和特征工程,提供了为算法包和AI模型提供版本和任务管理、为端上AI运... PyTorch, XGBoost, LightGBM, SparkML, Scikit-Learn)连接起来。同时MLX Notebook还在标准SQL的基础上拓展了**MLSQL** **算子**,可以在底层将SQL查询编译成可以分布式执行的**工作流**,完成从数据抽取,加工处理,模...
需保证CUDA版本 ≥ 11.4。 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。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态神经网络。本...
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...
(驱动版本见下图)以及Faric manager安装包。 说明 实例创建完成后您只需启动NVIDIA-Fabric Manager即可。 是,如未绑定,请参见绑定公网IP。 方式一:在虚拟环境中测试网络性能步骤一:搭建Pytorch虚拟环境搭建Pytorch虚拟环境,具体操作请参见GPU-部署Pytorch应用。 步骤二:搭建NCCL环境执行以下命令,查看CUDA驱动版本。/usr/local/cuda/bin/nvcc -V回显如下,表示已安装CUDA,版本为11.4。 依次执行以下命令,安装适用于CUDA 11的...
相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置。 存在未结束的评估任务时无法发起新的评估任务。 操作步骤 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型服务】-【模型管理】进入列表页面。 单击待查看模型的名称进入详情页面,并在模型版本列表中选中希望进行性能...
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以参考后面的步骤,配置GPU服务器。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c940b0b0854c42c796ec49... 使用nvidia-smi查看ECS的GPU信息,包括显卡规格型号、数量、CUDA驱动版本等信息,火山引擎默认提供11.4的CUDA驱动版本。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ab3e...
建议您安装最新版本的CUDA驱动,适用于任何Linux或Windows发行版,包括CentOS、Ubuntu、Debian、Windows等。 操作场景如果您在创建GPU实例时未同时安装CUDA,则需要在创建GPU实例后,参考本文手动安装CUDA工具包。 说明 为方便使用,您可以在创建GPU实例时,选择支持自动安装或者预装了特定版本GPU驱动和CUDA的公共镜像,详情请参见NVIDIA驱动安装指引。 请确认GPU驱动版本与CUDA工具包版本兼容,详情可查看NVIDIA CUDA Toolkit Release ...
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态神经网络。本文以2.0.1为例。 Python:执行Llama.cpp的某些脚本所需的版本。本文以Python 3....
模块为用户提供了镜像的管理能力,支持用户对镜像做版本化管理、查看镜像详情、以不同类型的镜像作为基础镜像构建出自定义镜像。 相关概念 镜像中心 火山引擎镜像仓库 CR 命令行工具 支持的镜像类型 机器学习平台支持用户使用多种类型的镜像。在控制台的界面上通过简单地选择预置 / 自定义镜像,或者填写公网镜像的 URL 即可创建出各种工作负载。 预置镜像:平台为用户提供了丰富的预置镜像,包含了 Python、CUDA、PyTorch 以及其它常...
#RUN conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorchRUN conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pyto... 我们也可以通过 VMP 提供的容器组 GPU 监控能力来查看 Pod 的 GPU 使用情况![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a9a32504e3d84ba9bc3f62abb3281b41~tplv-tldd...