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社区干货
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/10bc31da7a8c4f3f84d4c281eaaa8595~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135675&x-signature=%2Fsv46p1... CUDA 和 cuDNN 版本匹配☛☛☛☛☛问题描述:由于 BMF 利用了 GPU 进行加速,CUDA 和 cuDNN 的版本需要与 BMF 兼容。在我的机器上,CUDA 和 cuDNN 的版本与 BMF 的要求不一致。解决方法:通过更新 GPU 驱动、安...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
[全力以赴 步履不停.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/70a9d046587f408bb7b65156e668cef5~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)> `前言:` “Hello,大家好我叫是Dream呀!” 不知不觉,这句话已经陪伴了... 3.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...
以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f07eddc2aa9b47289d7cd066f12c5497~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962895&x-signature=Gq0pFaTBJxYzGklh3ifRGpgw... 其中包含了 1 个事实表 lineorder 和 4 个维度表 customer, part, dwdate 以及 supplier,每张维度表通过 Primary Key 和事实表进行关联。测试通过执行 13 条 SQL 进行查询,包含了多表关联,group by,复杂条件等多种...
【年度总结 | 2023】稳步前进吧,少年
(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d509eb93cf864c7c8738e5b5e7041b8c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135678&x-signature=QtwiybpY%2FfeTP9ZyU8mVd4pfHLQ%3D)```https://www.ruanyifeng.com/https://poetize.cn/https://xiaolincoding.com/https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downloadhttps://greatdk.com/https://kingdomhe.wordpress.com/https://c...
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以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
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【年度总结 | 2023】稳步前进吧,少年
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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... curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh sudo bashapt-get install git-lfs 执行以下命令初始化Git LFS。git lfs install回显如下,表示初始化完成。 执行以下命令...
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...
卸载NVIDIA Tesla驱动
卸载不同CUDA版本的命令可能不同,若不存在cuda-uninstaller文件, 请进入“/usr/local/cuda/bin/”目录查看是否存在uninstall_cuda开头的文件。若有,请将命令中的cuda-uninstaller替换为uninstall_cuda开头的文件名。 卸载run包方式安装的NVIDIA驱动登录Linux实例。 执行以下命令,卸载GPU驱动。/usr/bin/nvidia-uninstall 执行以下命令,卸载CUDA和cuDNN工具包,以cuda-12.2为例。/usr/local/cuda/bin/cuda-uninstallerrm -rf /u...
GPU-部署NGC环境
CUDA: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: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。 TensorFlow:深度学习框架。 前提条件您已购买Linux实例,并勾选“后台自动... 查看CUDA驱动。/usr/local/cuda/bin/nvcc -V回显如下,表示已安装成功。 步骤二:安装nvidia-docker依次执行以下命令,设置Docker-CE。 curl https://get.docker.com sh \ && sudo systemctl --now enable docker 依...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
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...
供应链库存幂等实战分享
The concept of idempotence arises in a number of places in abstract algebra (in particular, in the theory of projectors and closure operators) and functional programming (in which it is connected to the property of referential transparency).幂等理解总结:我们提取一下关键信息:**一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。明确目标,在服务不出错的情况下,尽量去达成这个目...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
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...
