怎么设置pytorch默认gpu
社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以自己来构建一些模型来进行训练。如果你也发现自己只知... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321281&x-signature=Y4hudC2bTx6Ci75MdgPurnlclYY%3D) 注意:这个数据集不需另外要从网页下载,程序中可以调整代码参数进行下载------------ 我们先来了解...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 准备好具腾AI处理器运行生成的dump教据与Ground Truth数据 (基于GPU/CPU运行生成的数据)后,即可进行不同算法评价指标的数据比对。**MindStudio**提供精度比对功能,支持Vector比对能力,支持下列算法:- 余弦相似...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
调度的挑战是非常大的。前面已经说过,我们的需求多种多样,这就导致在计算侧,首先会有各种新硬件。比如有 CPU 也有 GPU,还有多种不同类型的网卡。同时云原生的虚拟化也会产生损耗。火山引擎机器学习平台公有云上... PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调度和资源要求,这就给底层基础设施带来一些挑...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
本文档在火山引擎上使用一台两卡A10或A30的 GPU云服务器,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... 选择GPU计算型,可以看到有A30、A10、V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,火山引擎默认提供的GPU驱动版本为CUDA11.3,如果需要升级版本的话可以参考后面的步骤,配置GPU服务器。
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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... 根据自己的需要设置文件存储位置及大小,点击“创建” 创建完成,选择新建的虚拟机,点击“启动” 找到1中下载的Ubuntu14的镜像文件,点击“启动”,开始安装 选择启动盘,点击“” 选择语言,推荐选择“English”(...
部署模型服务
PyTorch x86/amd64、arm CPU、GPU TensorFlow x86/amd64、arm CPU、GPU OpenVINO x86/amd64 CPU、GPU Bytenn x86/amd64、arm CPU、GPU PaddlePaddle x86/amd64 CPU、GPU 前提条件您已经为项目绑定了一体机。相关操... 服务名称 为模型服务设置名称。输入要求如下: 可使用的字符包括:中文字符、英文大小写字母、数字、下划线(_)、连字符(-)。 长度必须在 32 个字符以内。特殊字符不能用作开头或结尾,且不能连续使用。 在一台一体机...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。 软件要求注意 部署ChatGLM-6B语言模型时,需保证CUDA版本 ≥ 11.4。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动... 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...
GPU-部署Baichuan大语言模型
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... 确定初始化Anaconda。 执行以下命令使配置文件生效。source ~/.bashrc回显如下,表示配置成功,进入base环境。 创建一个名为“baichuan”的虚拟环境,并指定该环境中的python版本为3.10。 执行conda create -n baic...
手写数字识别-Torch
手写数字识别-Torch 是一个使用 PyTorch 框架和 Minist 数据集训练的,用于识别手写数字的官方模型。本模型能够接受手写数字图像作为输入,预测出对应的数字。 模型基本信息您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访... 统一使用默认值。 类型 配置项 说明 基本信息 一体机 选择一台一体机。 服务名称 设置一个服务名称。服务名称在一台一体机上必须保持唯一。 模型信息 模型 选择 手写数字识别-Torch。 模型版本 选择 ...
发起单机 / 分布式训练任务
【自定义训练】除了支持单机训练任务之外,还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义... 默认生成合规的名称,用户根据规范自行修改,名称可重复。 描述 填写对训练任务的适当描述。 选填 。 支持 1~500 位可见字符。 标签 填写任务标签。 选填 。 支持 1~100 位可见字符,只包含大小写字母、中文...
模型的性能评估及优化
格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置。 存在未结束的评估任务时无法发起新的评估任务。 操作步骤 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型服务... 用户需要设定 Input Tensor 第 1 维(Batch Size)的最小值 / 最大值用于分析模型的推理效率随 Batch Size 的变化。 * Tensor 的每个维度的数值必须大于 0,除了第 1 维 Batch Size 之外的其它维度必须相等。 计算规格...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 准备好具腾AI处理器运行生成的dump教据与Ground Truth数据 (基于GPU/CPU运行生成的数据)后,即可进行不同算法评价指标的数据比对。**MindStudio**提供精度比对功能,支持Vector比对能力,支持下列算法:- 余弦相似...
变更记录
支持挂载TOS时设置缓存文件刷新时间,单位为分钟 1.2.25 - 2023-05-19Fixed修复找不到slurm默认镜像的问题 1.2.24 - 2023-05-11Added新增 RetryOptions 字段,支持自定义任务重试 新增 Envs.IsPrivate 字段,支持添加... 支持挂载TOS时设置缓存文件刷新时间 1.2.20 - 2023-02-14Added支持任务优先级 Fixed修复无法下载全部日志的问题 1.2.19 - 2023-02-08Added支持提交mgpu任务(支持切分GPU) Fixed修复任务可见性配置有时不生效的问题...
