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GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

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高效视频处理框架 BMF 实践|社区征文

日常工作使用的是Inter芯片的Mac本,基于docker环境搭建了bmf环境。bmf提供的docker镜像基于ubuntu 20.04,它包含了运行BMF CPU和GPU的完整环境依赖:Cuda11.8, Pytorch 2.0, TensorRT 8.6.1, CV-CUDA 0.3。安装完docker后执行官方教程命令:```shell# 拉取官方镜像docker pull babitmf/bmf_runtime:latest```启动docker环境:```shelldocker run -it babitmf/bmf_runtime:latest bash```编译bmf:```shell./build.sh``...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ ## bioconda conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ ## menpo conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ ## pytorch conda config --add channels https://mirrors.tu...

浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文

Anaconda是一个免费的开发环境,能帮你管理众多的Python库,支持Jupyter Notebook、Spyder等工具,还有许多科学包,通过可以从官网上直接下载安装Anaconda,启动Anaconda后 安装Juypter就比较简单,直接Anaconda界面上启动就好了,默认Anaconda会安装好Juypter和相关科学库。### 使用pip命令安装在命令行中通过python3安装,安装之前建议升级下pip,,解决老版本的pip在安装Jupyter Notebook过程中或面临依赖项无法同步安装的问题,这种...

AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && \ mkdir /root/.conda && \ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b && \ rm -f Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh#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 ...

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macpytorchanaconda-优选内容

GPU-部署Pytorch应用
Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 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...
GPU实例部署PyTorch
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 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。本文从GPU驱动开始从头彻底解决版本不匹配问题。 关于实验级别:初级 相关产品:ECS云服务器 受众:通用 操作系统:CentOS 7.8 软件版本:CUDA 11.6,GPU Driver 510.85.02,Anaconda3,Python 3.8.3 操作步骤步骤一:查看GPU驱动版本是否符合需求查看...
高效视频处理框架 BMF 实践|社区征文
日常工作使用的是Inter芯片的Mac本,基于docker环境搭建了bmf环境。bmf提供的docker镜像基于ubuntu 20.04,它包含了运行BMF CPU和GPU的完整环境依赖:Cuda11.8, Pytorch 2.0, TensorRT 8.6.1, CV-CUDA 0.3。安装完docker后执行官方教程命令:```shell# 拉取官方镜像docker pull babitmf/bmf_runtime:latest```启动docker环境:```shelldocker run -it babitmf/bmf_runtime:latest bash```编译bmf:```shell./build.sh``...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
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2.0.0为例。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、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 3.10为例。 Gradio:快速...

macpytorchanaconda-相关内容

GPU-部署Baichuan大语言模型

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。 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 3.10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,请严格关注以上软件的版本匹配情况。 使用说明下载本文所需...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ ## bioconda conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ ## menpo conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ ## pytorch conda config --add channels https://mirrors.tu...

浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文

Anaconda是一个免费的开发环境,能帮你管理众多的Python库,支持Jupyter Notebook、Spyder等工具,还有许多科学包,通过可以从官网上直接下载安装Anaconda,启动Anaconda后 安装Juypter就比较简单,直接Anaconda界面上启动就好了,默认Anaconda会安装好Juypter和相关科学库。### 使用pip命令安装在命令行中通过python3安装,安装之前建议升级下pip,,解决老版本的pip在安装Jupyter Notebook过程中或面临依赖项无法同步安装的问题,这种...

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搭建ChatGLM-6B大语言模型

操作系统 推荐 ecs.c3i.24xlarge 96 192 Ubuntu 22.04 性价比最佳 ecs.g3i.8xlarge 32 128 Ubuntu 22.04 最小配置 ecs.r3i.4xlarge 16 128 Ubuntu 22.04 运行环境 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了... conda install jemallocpip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpupip install transformers 安装Gradio。 执行pip install gradio sentencepiece命令,安装Gra...

针对算法工程师的快速入门

准备数据 在本地电脑(Mac 或 Linux 操作系统)的 Terminal 中通过如下命令下载示例数据 CIFAR-10 到本地目录。 mkdir -p ~/volc_ml_platform_demo/datacurl "https://ml-platform-public-examples-cn-beijing.tos-... PyTorch 等框架主流版本的镜像,方便用户直接使用。 本文将使用预置镜像演示代码开发、模型训练等功能。 外部(或本地的)镜像:当用户本地或其它外部镜像仓库中有正在使用的镜像,可以参考迁移外部镜像到镜像仓库将该部...

AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && \ mkdir /root/.conda && \ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b && \ rm -f Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh#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 ...

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

Mac、和Windows系统中运行,甚至可以再终端下工作。## 2.TensorFlow的体系结构TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全分开使用Tensorflow进行... 首先打开Anaconda prompt,直接在应用里搜**Anaconda prompt**就可以啦,打开之后就会发现这个界面:然后第二步我们进行**创建tensorflow虚拟环境**这个地方需要点**yes**的地方,就一直输入y就可以啦![image.png]...

万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098904&x-signature=XDu%2By0T9SqS24Pi5bmmVgmACeMk%3D)​  上述过程只展示的是一个Head的情况,输出了Z,最后应该把所有Head的结果拼接,使最终的Z和输入X的维度一致。​  Ma... 有关Embedding函数的使用请参照pytorch官网对此部分的解读,点击[☞☞☞](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Embedding.html)了解详情。​  最后我们来大致看看通过Embedding后会达到怎样的效...

AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践

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