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社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
安装TensorFlow开发环境## 1.TensorFlow安装环境需求安装之前,我们要了解TensorFlow对系统环境的要求,以Windows系统为例,TensorFlow的安装环境如下:**1.Windows64位操作系统2.VC++ 20153.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进入官网,拉到最下面,根据...
生成python依赖包文件
环境,可以自行查阅文档,这里不再说明。假如,我们有一个名为hello-flask的flask应用,该应用只依赖flask外部包。有两种方式可以生成该应用的依赖包文件,分别介绍:#### 方式一在hello-flask应用的根目录下,执行如下命令:```shellpip freeze > requirements.txt```则会自动生成requirements.txt文件,内容如下:```txtalabaster @ file:///home/ktietz/src/ci/alabaster_1611921544520/workanaconda-client==1.2.2a...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
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
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GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
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:快速构建机器学习Web展示页面的开源Python库。本文以3.43.2为例。 使用说明下载本文所需软件需要访问国...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
安装TensorFlow开发环境## 1.TensorFlow安装环境需求安装之前,我们要了解TensorFlow对系统环境的要求,以Windows系统为例,TensorFlow的安装环境如下:**1.Windows64位操作系统2.VC++ 20153.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进入官网,拉到最下面,根据...
生成python依赖包文件
环境,可以自行查阅文档,这里不再说明。假如,我们有一个名为hello-flask的flask应用,该应用只依赖flask外部包。有两种方式可以生成该应用的依赖包文件,分别介绍:#### 方式一在hello-flask应用的根目录下,执行如下命令:```shellpip freeze > requirements.txt```则会自动生成requirements.txt文件,内容如下:```txtalabaster @ file:///home/ktietz/src/ci/alabaster_1611921544520/workanaconda-client==1.2.2a...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
按i进入编辑模式。 在文件末尾添加如下参数。export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/binexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64 按esc退出编辑模式,输入:wq并按Enter键,保存并退出文件。 执行source ~/.bashrc命令,使配置文件生效。 执行以下命令,查看CUDA。nvcc -V回显如下,表示CUDA安装成功。 创建虚拟环境执行以下命令,下载Anaconda安装包。wget https://repo.anaconda.c...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
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,点击创建实例多云管理平台解决异构的基础设施资源复杂难管理问题。平台可纳管不同环境、不同云厂商资源统一管理,并结合平台的统一监控告警、统一服务管理、统一运营管理、统一运维管理、自动化运维等能力能极大简化云用户、云运维、云运营各角色的工作复杂度,提升管理效率...
居家办公更要高效 - 自动化办公完美提升摸鱼时间 | 社区征文
运行环境是程序跑起来的基础,相当于一个翻译,所以没有环境的支撑,相当于语言不通,只能是鸡同鸭讲。这里推荐安装 **Anaconda**,Anaconda 是包管理器和环境管理器,是一个集成的环境,Anaconda 已经自带安装好了 Python,不需要你再安装 Python,大大降低安装的难度,而且还自带了 Jupyter Notebook 代码编辑器,安装了 Anaconda 基本无需再安装其他工具就可以愉快地开发起来不过还是建议安装 pyCharm 代码编辑器进行开发,而且这篇文章...
火山引擎多场景下的云原生技术实践
高性能基础设施如何优化演进支撑数百种应用?海量多租户请求如何高效安全地接入和调度?弹性动态环境下如何对应用进行观测?EB 级数据环境下如何采集、分析日志? **3 月 26 日,火山引擎开发者社区 Meetup 第八期将为大家分享多场景下的云原生技术实践,解构火山引擎这朵“新云”**。⏰ **活动时间**:2022/03/26(周六)14:00-16:30 📺 **活动形式**:线上直播