不能用作他用,编程灵活性上相对会差不少。我们来看一例子—— **Habana Goya 的架构** 。这是一款 Habana Lab 公司的 AI 推理卡,是一个很典型的 ASIC 架构,架构很简洁,也很 AI 专用。 ![picture.im... 硬件应用到的实际业务,是否可以满足预期是存在一定风险的。如果实际业务效果,无法像设计规格体现的那样具备收益,那前期适配、测试投入的成本就会变成沉没成本。这里的不可控还不仅仅是 **吞吐和时延** 上的不可...
利用Conda创建虚拟环境部署ChatGLM-6B模型,并进行模型推理和精调训练的Demo实践。## 准备工作:### 创建GPU云服务器1. 进入ECS云服务器控制台界面,点击创建实例![picture.image](https://p3-volc-community-si... 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...
我们还通过BertTokenizer.from_pretrained()方法加载了预训练的tokenizer。最后,我们通过BertForTokenClassification.from_pretrained()方法加载了BERT模型。3.输入文本进行NER:```pythondef ner_inference(text): input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_a...
torch.cuda.is_available()```Step3: 设置 BMF 管道的执行顺序```graph = bmf.graph()video = graph.decode({"input_path": input_video_path})# 核心部分,对解码后的视频执行着色算法output_video = v... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839643&x-signature=59prc3MdXHPWKe%2BpOldiECW8%2FH0%3D)## 其他应用有了视频翻新的理念,其他的AI实现就比较好理解了,例如超分辨率便是在视频的转码过程中,结合 RealESRGAN 推...
TTVideoEngineFinishReasonPlaybackError 4 播放器发生错误。 TTVideoEngineFinishReasonStatusExcp 5 播放器发生异常。 TTVideoEngineFinishReasonReset 6 播放器重置。 TTVideoEnginePreloaderURLItem(Preload... 枚举值类型 值 说明 TTVideoEngineRenderEngineOpenGLES 0 OpenGLES 渲染。 TTVideoEngineRenderEngineMetal 1 Metal 渲染。 TTVideoEngineRenderEngineOutput 2 业务外部渲染,不使用 SDK 渲染。 TTVideoEngineP...
利用Conda创建虚拟环境部署ChatGLM-6B模型,并进行模型推理和精调训练的Demo实践。## 准备工作:### 创建GPU云服务器1. 进入ECS云服务器控制台界面,点击创建实例![picture.image](https://p3-volc-community-si... 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...
我们还通过BertTokenizer.from_pretrained()方法加载了预训练的tokenizer。最后,我们通过BertForTokenClassification.from_pretrained()方法加载了BERT模型。3.输入文本进行NER:```pythondef ner_inference(text): input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_a...
AI等通用计算业务场景或者OpenGL、Direct3D、云游戏等图形加速场景,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...
torch.cuda.is_available()```Step3: 设置 BMF 管道的执行顺序```graph = bmf.graph()video = graph.decode({"input_path": input_video_path})# 核心部分,对解码后的视频执行着色算法output_video = v... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839643&x-signature=59prc3MdXHPWKe%2BpOldiECW8%2FH0%3D)## 其他应用有了视频翻新的理念,其他的AI实现就比较好理解了,例如超分辨率便是在视频的转码过程中,结合 RealESRGAN 推...