win1064位cuda安装包
社区干货
Linux安装CUDA
从上图中可以确认CUDA的版本为 11.02. 从英伟达官方网站下载相对应的 CUDA 版本的安装包,[英伟达CUDA下载地址](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 如果需要下载其他版本的的CUDA,可以参考... CUDA版本,点击“CUDA Toolkit 11.0.0”如图所示。 4. 点击“Linux” ---> 点击“x86_64” ...
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
安装Git工具包 ``` apt install git glf ``` 3. 使用nvidia-smi查看ECS的GPU信息,包括显卡规格型号、数量、CUDA驱动版本等信息,火山引擎默认提供11.4的CUDA驱动版本。、prometheus-agent(node-exporter)、prometheus-adapter 组件等,参考:www.volcengine.com/docs/6460/166015)``` apiVersion: apps/v1 ...
特惠活动
win1064位cuda安装包-优选内容
win1064位cuda安装包-相关内容
GPU-搭建AIGC能力(Windows)
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。本例使用Git 2.38.1版本 使用说明为使Stabl... 64位中文版(GPU) 弹性公网IP:勾选“分配弹性公网IP”按钮。 步骤二:安装Python和PIP远程连接云服务器并登录,具体操作请参考通过控制台登录Windows实例 登录Python网站。 滑动页面至最下方,单击“Windows installer...
NVIDIA驱动安装指引
建议您安装最新版本的驱动: 驱动类型 驱动介绍 收费情况 GPU驱动 用于驱动物理GPU卡,即调用GPU云服务器上的GPU卡获得通用计算能力,适用于深度学习、推理、AI等场景。您可以配合CUDA、cuDNN库更高效的使用GPU卡。 免... 请参考安装CUDA工具包。 公共镜像名称 适用规格族 GPU驱动版本(默认安装) 适配CUDA版本(自行安装) 是否已安装Fabric Manager CentOS 7.8 with GPU Driver 535.129.03 and mlx 5.8-3 64位 GPU计算型 高性能计算G...
GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
CUDA Toolkit version:11.2Python version:Python 3.7.3paddlepaddle-gpu version:2.3.0.post112 安装相关依赖 apt updateapt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev python3-pip lrzsz zip -y 安装驱动 安装cuda driver参考文档:官方文档-安装GPU驱动 安装cuda-toolkitcuda toolkit下载mkdir /home/cuda-toolkitcd /home/cuda-toolkitwget https://us.download.nvidia.com/tesla/450.203.03/NVIDIA-Linux-x86\_64-450.203.03.run安...
安装NVIDIA-Fabric Manager软件包
步骤一:安装NVIDIA-Fabric Manager您可以通过安装包或者源码两种方式安装NVIDIA-Fabric Manager服务,下文以GPU驱动为470.57.02版本为例,为您介绍如何安装并启动NVIDIA-Fabric Manager服务。如需下载其它版本,请将命令中的版本号替换为相应的GPU驱动版本号。您可以执行nvidia-smi命令,查看GPU驱动版本。 方式一:通过安装包安装CentOS 8.x wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/nvidia-fa...
GPU-部署Pytorch应用
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。 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... 查看CUDA驱动。/usr/local/cuda/bin/nvcc -V回显如下,表示已安装成功。 步骤二:创建虚拟环境执行以下命令,下载Anaconda安装包。wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh 执行如...
安装NVIDIA GRID驱动
apt-get install -y ca-certificates curl gnupg unzip lsb-release 安装新的软件包 执行以下命令,添加Docker官方的GPG密钥和软件源。 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg sudo apt-key add - 导入GPG密钥add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" 添...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4export PATH=$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.com/archive/Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64...
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、P... 确认GPU驱动是否安装。nvidia-smi回显如下,可以看到驱动版本,表明已成功安装。 步骤二:准备虚拟环境执行以下命令,下载Anaconda安装包。wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.s...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
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。 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... 说明驱动安装成功。 步骤三:创建虚拟环境执行以下命令,下载Anaconda安装包。wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh 执行以下命令,安装Anaconda。bash Anaconda3-2023.07-...
