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wi10安装cuda8.0安装路径

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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我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

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,根据你系统是64还是32位下载安装,一般win10都是64位。安装就...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

## 前言: ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组(Knowledge Engineering Group (KEG) & Data Mining at Tsinghua University)发布的一个开源的对话机器人,由清华技术成果转化的公司智谱 AI 开源,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ![pi

如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测?

(http://wili.cc/blog/gpu-burn.html)。2. 安装 GPU_BURN,使用如下命令。```bashtar zxvf gpu_burn-1.1.tar.gz ```3. 编辑 Makefile,`CUDAPATH=/usr/local/cuda`这里更改为自己安装 cuda位置即可,删除`... .0/samples/1_Utilities/deviceQuerymake ./deviceQuery```2. 测试结果如下,则 cuda 安装成功。![图片](https://lf6-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_441a1771bf1b0e90724e41f6e7b2...

如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测?

bandwith 稳定性测试以及性能测试。# 解决方案所有的测试均需要在 GPU 实例上面安装相对应的 cuda 版本,具体请参考如下步骤。## GPU_BURN### 安装GPU_BURN1. GPU_BURN下载以及使用方法参考文档[GPU_BURN下... `CUDAPATH=/usr/local/cuda`这里更改为自己安装 cuda位置即可,删除`-arch=compute_30`。![alt](https://lf6-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_f31147ff1c1e0c7d81b0008e1f75dd88.png)4...

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wi10安装cuda8.0安装路径-优选内容

GPU实例部署PyTorch
本文将介绍GPU实例部署PyTorch,从GPU驱动开始彻底解决版本不匹配问题。 实验介绍CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。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
VirtualBox制作ubuntu14镜像
实验介绍CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。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�
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的demo。它基于GGML(一种机器学习张量库),实现��
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在GPU云服务器上基于Diffusers搭建SDXL 1.0的base + refiner组合模型。 背景信息SDXL Stable Diffusion XL(简称SDXL)是最新的图像生成模型,与之前的SD模型(stable 1.5和 stable 2.1)相比,SDXL提供更有艺术感、更真实的图像。 Diffusers Diffusers库是Hugging Face推出的��

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GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型

本文以搭载了一张A100显卡的ecs.pni2.3xlarge为例,介绍如何在GPU云服务器上进行DeepSpeed-Chat模型的微调训练。 背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码,该套代码基于微软的大模型训练工具DeepSpeed,通过使用它可以非常简单高效地训练属于自己的ChatGPT。DeepSpeed-Cha

GPU-部署Baichuan大语言模型

本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署Baichuan大语言模型。 背景信息Baichuan-13B是包含130亿参数的开源可商用的大语言模型,在知识问答、聊天、逻辑推理、总结摘要等场景具有良好的表现,在权威的中文和英文 Benchmark 评测上均取得很好的效果。模型支持FP16、INT

GPU-部署Pytorch应用

本文介绍如何在Linux实例上部署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��

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GPU-部署ChatGLM-6B模型

本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署ChatGLM-6B大语言模型。 背景信息ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model(GLM)架构,结合模型量化技术,支持在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显��

安装NVIDIA GRID驱动

重新安装GRID驱动。 前提条件已创建搭载T4、A10显卡的GPU计算型实例,并确保实例可以访问公网,具体操作请参见创建GPU计算型实例。 软件版本GRID驱动版本:v13.1 License Server版本:v2.0.0 Docker版本:v20.10.17 Do... 步骤二:部署DLS的本地服务您可以按如下步骤在企业私有网络搭建本地的DLS服务器进行License授权。 1)下载软件下载容器DLS的软件包 进入NVIDIA 许可门户网站,选择左侧导航栏中的“SOFTWARE DOWNLOADS”,进入“Softw...

通过Docker云上安装并使用mGPU服务

本文主要介绍在GPU云服务器中搭建Docker使用 mGPU 功能,实现容器共享 GPU 的方法。 前提条件本方法仅限在火山引擎公有云环境中使用,安装mGPU服务前,请您完成以下准备工作: GPU多容器共享技术mGPU仅对已通过企业实名... 安装nvidia-container-toolkit。apt install -y nvidia-container-toolkit=1.10.0-1 步骤二:安装mGPU服务下载并查看安装包文件,确认版本信息。 将安装包上传到GPU实例的可执行目录下。 执行以下命令安装mGPU,请将m...

GPU-搭建AIGC能力(Windows)

软件版本NVIDIA驱动:本例使用Tesla 571.71,Cuda 11.7。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。本例使用Python 3.10.6版本。 PIP:通用的Python包管理工具。本例使用PIP 22.3.1版本。 Git:分布式版本控制系统。... 表示安装成功。 步骤四:下载NVIDIA驱动卸载镜像中内置安装的GPU驱动,请参考卸载NVIDIA驱动(Windows)。 安装适配Cuda 11.7的GPU驱动Tesla 571.71版本,请参考安装GPU驱动(Windows)。 安装Cuda驱动11.7版本,请参考安装...

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