怎么配置pytorch环境
社区干货
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
# MindStudioMindStudio 提供一站式AI开发环境,依靠工具与性能调优,采用插件化扩展机制,打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3,发布于2022年20月,对应的昇腾社区版本:6.0.RC1。新增众多特性,这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。## 分析迁移- X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。 **将算法工程师从此类繁重的底层细节中解脱出来、更多地关注到算法层面,即为*... 环境变量等。- 数据输入用于描述如何把数据提供给训练器。- 容错策略用于描述遇到错误时,Primus 需要进行的操作。Primus Client 通过根据用户的配置,向 YARN 或 Kubernetes 集群提交 Primus Application M...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 任务运行到前面debug配置后暂停3. 进入调试命令行交互模式后,- 3.1 输入run命令,训练会往下执行一个step- 3.2 执行```lt >tensor name```将所有tensor的名称暂存到文件里,在另一个窗口,在Linux命令下执行下述...
每帧纵享丝滑——ToDesk云电脑、网易云游戏、无影云评测分析及ComfyUI部署
# **一、前言**随着数字化浪潮席卷而来,人们对计算能力和资源的需求愈发迫切。有时,我们想要尽情享受高配置的3A游戏,却发现本地电脑的性能跟不上;有时,信心满满报名了热门的AIGC课程,却发现设备缺少必要的GPU支持... 但依然在复杂多变的游戏环境中保持高效运行。
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发起 BytePS 分布式训练
PyTorch DDP。 目前落地场景包括 BERT、GAN 等大规模训练。 基本流程 用户在【自定义训练】模块创建一个训练任务时选择实例配置为 BytePS,按需配置各种训练角色并提交任务表单进入任务创建环节。有如下几种训练角色:server:管理参数的存储和更新。 worker:执行训练任务。 scheduler:负责 server 和 worker 之间的通信。 任务提交后,机器学习平台将为用户创建对应的实例并向所有实例注入相关的环境变量,通过环境变量用户代码得知...
发起单机 / 分布式训练任务
【自定义训练】除了支持单机训练任务之外,还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义... 分布式训练任务通常有特殊的环境变量及入口命令,详见发起 TensorFlow PS 分布式训练、发起 PyTorchDDP 分布式训练、发起 MPI 分布式训练、发起 BytePS 分布式训练。 参数 填写入口命令的额外参数。 选填 。 该...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
使配置文件生效。 创建一个名为“sd-xl”的虚拟环境,并指定该环境中的python版本为3.10。 执行conda create -n sd-xl python=3.10命令。 回显Proceed ([y]/n)?时输入“y”确认。 执行以下命令,激活虚拟环境。conda activate sd-xl回显如下,表示激活成功。 执行以下命令,安装git。回显Proceed ([y]/n)?时输入“y”确认安装。conda install git 执行以下命令,安装CUDA 11.8对应的Pytorch。 本文所示“sd-xl”环境中使用的CUDA版...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
# MindStudioMindStudio 提供一站式AI开发环境,依靠工具与性能调优,采用插件化扩展机制,打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3,发布于2022年20月,对应的昇腾社区版本:6.0.RC1。新增众多特性,这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。## 分析迁移- X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精...
针对算法工程师的快速入门
下载的数据和配置环境等。以下教程展示了如何利用 开发机 完成 单机单卡 或者 单机多卡 的训练,更多的内容详见创建开发机、使用 WebIDE 开发代码。 以子账号登录机器学习平台,在左侧导航栏选择【开发机】,点击【创建开发机】。进入创建页面后依次完成基础配置、环境配置、访问配置和共享文件系统挂载的填写。 在环境配置板块,选择预置镜像 pytorch:1.12.1, 选择前文中创建的队列。 根据队列中实际包含的资源情况选择一个计算规格...
部署模型服务
arm GPU PyTorch x86/amd64、arm CPU、GPU TensorFlow x86/amd64、arm CPU、GPU OpenVINO x86/amd64 CPU、GPU Bytenn x86/amd64、arm CPU、GPU PaddlePaddle x86/amd64 CPU、GPU 前提条件您已经为项目绑定了一体机... 配置以下参数,然后单击 确认。 区域 参数 说明 基本信息 项目 固定为当前选择的项目。 一体机 选择需要部署模型服务的一体机。 服务名称 为模型服务设置名称。输入要求如下: 可使用的字符包括:中文字符、英文大小...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
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。本文以2.0.1为例。 Anacon... 操作步骤步骤一:创建GPU计算型实例请参考通过向导购买实例创建一台符合以下条件的实例: 基础配置:计算规格:ecs.gni2.3xlarge 镜像:Ubuntu 20.04,不勾选“后台自动安装GPU驱动”。 存储:云盘容量在100 GiB以上。 ...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。 **将算法工程师从此类繁重的底层细节中解脱出来、更多地关注到算法层面,即为*... 环境变量等。- 数据输入用于描述如何把数据提供给训练器。- 容错策略用于描述遇到错误时,Primus 需要进行的操作。Primus Client 通过根据用户的配置,向 YARN 或 Kubernetes 集群提交 Primus Application M...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 任务运行到前面debug配置后暂停3. 进入调试命令行交互模式后,- 3.1 输入run命令,训练会往下执行一个step- 3.2 执行```lt >tensor name```将所有tensor的名称暂存到文件里,在另一个窗口,在Linux命令下执行下述...
