windows7设置cuda环境变量
社区干货
Linux安装CUDA
# 运行环境* CentOS* RHEL* Ubuntu* OpenSUSE# 问题描述初始创建的火山引擎实例并没有安装相关cuda软件,需要手动安装。# 解决方案1. 确认驱动版本,以及与驱动匹配的cuda版本,执行命令`nvidia-smi`显示如... 其他选项中除了CUDA Toolkit 11.0是必选,用户可以根据自身需求来勾选,最后选择Install,如图所示。8. 稍等片刻后,会有以下输出,提示我们要修改PATH变量和LD_LIBRARY_PATH变量。 ![图片](https://lf3-volc-edit...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
对于GPU资源只能设置`limit`,这意味着`requests`不可以单独使用,要么只设置`limit`、要么同时设置二者,但二者值必须相等,不可以只设置`request`而不设置`limit`。- pod及容器之间,不可以共享GPU,且GPU也不可... name: cuda-vector-addspec: restartPolicy: OnFailure containers: - name: cuda-vector-add # https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile ...
BMF 框架:多媒体处理的强大利器 | 社区征文
#### 设置环境变量如果您希望新编译的 Python 版本成为系统默认的 Python 版本,可以考虑设置相应的环境变量。例如,在 **`.bashrc`** 或 **`.zshrc`** 文件中添加以下行:``` bashCopy codeexport PATH="/opt/Python-3.9.13/bin:$PATH"```* * *### BMF的基本使用#### 转码使用 BMF 以及如何使用 FFmpeg 兼容选项来实现所需的功能。使用BMF 在转码时需要 FFmpeg 4.x 或 5.x,通过 apt 检查版本,如果版本符合要求,通过 ...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
通过在容器环境中实现 Executor 优雅退出,捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态。* **通过 Quota 解决大量 Pending Pods 问题**Spark 支持 DynamicAllocation,用户在实际使用中,一般设置 max 为比较大的值,当前 Arnold 为了防止产生大量 Pending Pods,是按照 max 进行 Quota 校验,只有 Quota 足够启动 max 个 Executor 时才可以真正提交到 K8s,否则在 Arnold 服务中排队等待。但当前...
特惠活动
windows7设置cuda环境变量-优选内容
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通过Docker云上安装并使用mGPU服务
背景信息影响mGPU服务的环境变量如下表所示,您需要在创建容器时指定环境变量的值,使容器可以通过mGPU服务获得算力。运行mGPU服务前,请您首先了解下表信息。 环境变量 取值类型 说明 示例 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES S... 并设置容器内可见显存。 docker run --name gpu_a --gpus '"device=1"' -it --shm-size=1g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -v /mnt:/mnt -e MGPU_COMPUTE_WEIGHT=1:50 -e MGPU_COMPUTE_PO...
GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
.run --silent --driver配置环境变量vim ~/.bashrcexport PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.2/binexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.2/lib64source ~/.bashrc验证安装nvcc -Vnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2020 NVIDIA CorporationBuilt on Mon_Nov_30_19:08:53_PST_2020Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.67Build cuda_11.2.r11.2/compiler.29373293_0安装cudnn...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
检查CUDA是否安装成功。dpkg -l grep cuda-11回显如下,表示CUDA已成功安装。 配置CUDA环境变量。 执行vim ~/.bashrc命令,打开配置文件。 按i进入编辑模式。 在文件末尾添加如下参数。export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/binexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64 按esc退出编辑模式,输入:wq并按Enter键,保存并退出文件。 执行source ~/.bashrc命令,使配置文件生效。 执行...
新功能发布记录
2024-03-14 创建集群时支持设置集群巡检 创建集群时支持设置集群巡检,可在成功创建集群的同时自动创建运维巡检规则,定期巡检发现潜在风险,增加集群稳定性。 华北 2 (北京) 2024-03-18 创建集群 创建 Serverless 集... 2023-09-05 支持配置环境变量采集 VKE 容器日志到日志服务 【邀测】支持通过配置容器中环境变量,配置日志采集规则(包括日志类型、日志文件路径、日志服务的项目和主题、最大存储时间和分片数等)。满足用户多种日志...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
对于GPU资源只能设置`limit`,这意味着`requests`不可以单独使用,要么只设置`limit`、要么同时设置二者,但二者值必须相等,不可以只设置`request`而不设置`limit`。- pod及容器之间,不可以共享GPU,且GPU也不可... name: cuda-vector-addspec: restartPolicy: OnFailure containers: - name: cuda-vector-add # https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile ...
BMF 框架:多媒体处理的强大利器 | 社区征文
#### 设置环境变量如果您希望新编译的 Python 版本成为系统默认的 Python 版本,可以考虑设置相应的环境变量。例如,在 **`.bashrc`** 或 **`.zshrc`** 文件中添加以下行:``` bashCopy codeexport PATH="/opt/Python-3.9.13/bin:$PATH"```* * *### BMF的基本使用#### 转码使用 BMF 以及如何使用 FFmpeg 兼容选项来实现所需的功能。使用BMF 在转码时需要 FFmpeg 4.x 或 5.x,通过 apt 检查版本,如果版本符合要求,通过 ...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.debsudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.debsudo apt updatesudo apt install libnccl2=2.8.4-1+cuda11.2 libnccl-dev=2.8.4-1+cuda11.2 执行以下命令,检查NCCL是否安装成功。 updatedbldconfig -v grep "libnccl.so" tail -n1 sed -r 's/^.*\.so\.//'回显如2.8.4,表示安装成功。 配置NCCL环境变量。 执行vim /...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
通过在容器环境中实现 Executor 优雅退出,捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态。* **通过 Quota 解决大量 Pending Pods 问题**Spark 支持 DynamicAllocation,用户在实际使用中,一般设置 max 为比较大的值,当前 Arnold 为了防止产生大量 Pending Pods,是按照 max 进行 Quota 校验,只有 Quota 足够启动 max 个 Executor 时才可以真正提交到 K8s,否则在 Arnold 服务中排队等待。但当前...
【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存
.half().cuda() image_path = "your image path" response, history = model.chat(tokenizer, image_path, "描述这张图片。", history=[]) ... 可以使用环境变量SAT\_HOME决定模型下载位置。在本仓库目录下``` >>> import argparse >>> from transformers import AutoTokenizer ...
