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为何要用anaconda

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

社区干货

浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文

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,这种情况下如果需要其他科学包及其依赖项就需要手动去安装了。```pip3 install --upgrade pip ## 更新pip3 inst...

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

要用文字去表达出来却并不是一件很容易的事。甚至于两年前的我,也根本想不到自己会成为一名博主,还可以收获这么多的好朋友们。正好,我上大学的第一门专业课就是Python,那个时候我还不知道Python具体是什么,只知... 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,根据你系统是64还...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

当前该服务需要开白名单才能使用,可以通过提工单方式开启白名单功能。1. 进入VPC私有网络服务的控制台,点击左边菜单栏的公网访问服务,可以看到网际快车子服务。![picture.image](https://p6-volc-community-si... 然后运行bash ./Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh命令安装Conda程序。 2. 同意安装条款,默认会安装到/root/Anaconda3目录下,选择yes将Conda的安装路径写入到.bashrc中。 ![picture.image](htt...

AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践

(可以按照教程直接使用)Dockerfile 内容:```FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04LABEL org.opencontainers.image.authors="xx@bytedance.com"ENV PATH="/root/miniconda3/bin:${PATH}"ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractiveENV TZ=Europe/MoscowRUN apt-get update && apt-get install -y git ffmpeg libsm6 libxext6 wget && \ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Minic...

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为何要用anaconda-优选内容

GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应
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...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
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,这种情况下如果需要其他科学包及其依赖项就需要手动去安装了。```pip3 install --upgrade pip ## 更新pip3 inst...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
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。本文以2.0.1为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行...
GPU实例部署PyTorch
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本机的驱动是否满足要求nvidia-smi回显如下,表示当前系统的驱动版本是470.57.02,其支持最高版本的CUDA是11.4. 如果不满足需求,需要先卸载驱动,执...

为何要用anaconda-相关内容

GPU-部署Pytorch应

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:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了conda、Python在内的超过18...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

当前该服务需要开白名单才能使用,可以通过提工单方式开启白名单功能。1. 进入VPC私有网络服务的控制台,点击左边菜单栏的公网访问服务,可以看到网际快车子服务。![picture.image](https://p6-volc-community-si... 然后运行bash ./Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh命令安装Conda程序。 2. 同意安装条款,默认会安装到/root/Anaconda3目录下,选择yes将Conda的安装路径写入到.bashrc中。 ![picture.image](htt...

AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践

(可以按照教程直接使用)Dockerfile 内容:```FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04LABEL org.opencontainers.image.authors="xx@bytedance.com"ENV PATH="/root/miniconda3/bin:${PATH}"ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractiveENV TZ=Europe/MoscowRUN apt-get update && apt-get install -y git ffmpeg libsm6 libxext6 wget && \ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Minic...

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搭建ChatGLM-6B大语言模型

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、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 3.8.3为例。 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4.33.2为例。 Gradio:快速构建机器学习Web展示页面的开源Python库。本文以3.44.4为例。 使用说明下载本文所需软件需要访问国...

GPU-部署Baichuan大语言模型

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。深度学习框架。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。 Anaconda:获取包...

生成python依赖包文件

需要安装python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,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-c...

AI 大模型探索 | 社区征文

# 前言> 2023年马上就要结束了,这一年对于整个互联网来说意义非凡。随着深度学习技术的不断进步,大规模预训练语言模型(以下简称大模型)在自然语言处理领域取得了显著进展,从年初的OpenAI发布的最新版本的语言大模型GPT-3,在准确性、灵活性、学习能力等方面均有显著提高,而GPT-3只能算是预热,真正的场子是在年中时OpenAI推出的ChatGPT,才算彻底热了起来,各大佬也开始搭建ChatGPT,来吸引户体验,增加用户粘度。ChatGPT在对话交流...

万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

但是一般我们需要表示负数,也就是最高的一位表示符号位,`0`表示正数,`1`表示负数,也就是8位的最大值是`01111111`,也就是`127`。值得我们注意的是,计算机的世界里,多了原码,反码,补码的概念:- 原码:第一位表示符号,其余位表示值- 反码:正数的补码反码是其本身,负数的反码是符号位保持不变,其余位取反。- 补码:正数的补码是其本身,负数的补码是在其反码的基础上 + 1### 为什么有了原码还要反码和补码?我们知道加减法...

【通俗讲解】向量数据库的崛起|社区征文

户提出问题时,系统将问题转换为向量,然后在数据库中搜索最相似的向量和上下文,最终将相关文本返回给用户。以一个实际应用场景为例,假设我们有一份大量文档需要GPT处理,比如培训资料或操作手册。首先,我们可以将文档的所有内容通过Vector Embedding转化为向量,然后当用户提出相关问题时,将用户的搜索内容转换成向量。接着,在数据库中搜索最相似的向量,匹配最相关的上下文,并将这些文本返回给GPT。这不仅显著减轻了GPT的计...

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