云服务器上部署pytorch
社区干货
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
# 前言“边缘”二字说的是边缘节点。这是一个网络概念,边缘节点是指那些离用户很近的、不在主干网络上的节点。用户在访问网络中的信息时,请求会先到达边缘节点,然后由边缘节点逐步转发到核心节点上。CDN部署的CDN... **云端ML:** 是指机器学习在企业内部或云端特定计算数据中心的应用。这些云服务器涵盖所有类型,包括公共云、私有云和混合云。此外,它还包括运营控制中心,例如管理电网或电话网络的那些运营控制中心。**边缘ML:**...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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的系统,云原生本身会带来一些虚拟化损耗,比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
云平台层:重复利用云平台提供安全产品及能力,践行云平台安全最佳实践,保护云上资源及运维安全;- K8s层:利用K8s内置安全机制,配合业界主流安全工具平台进行安全检测,及时快速反馈反应;- 容器层:凭借腾讯云镜像安全能力,同时配合业界镜像安全扫描工具,确保镜像分层可信;- 数据层:通过业务逻辑数据加密及各云基础设施高可用部署,同时进行业务数据备份恢复和安全审计;- 系统层:通过对云服务器进行系统安全加固,漏洞补丁管理,云...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
边缘服务器层和云计算层,下边逐一分析。设备层这一层的关键包括各种物联网设备和传感器,承担数据的收集和传送。设备层是数据的关键运营商,特点是设备品种繁多,数据类型不同。边缘服务器层该层的关键是处理来自设备层的数据,进行初步解决、剖析和过滤,并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备层的需要,降低传送数据的延迟。云计算层该层专门从事全球数据处理、剖析...
特惠活动
云服务器上部署pytorch-优选内容
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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:云服务器镜像,TOS桶 受众:通用 操作系...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
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de... 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。 Python:执行Llama.cpp的某些脚本所需的版本。本文以Python 3.8为例。 使用说明下载本文所需软件需要访问国外...
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、INT8、INT4三种精度,可以在GPU实例上部署并搭建推理应用。该模型对GPU显存的需求如下: 精度 显存需求 推荐实例规格 GPU显卡类...
实例选型最佳实践
火山引擎提供丰富的实例规格类型以充分满足用户的业务需求及应用场景。本文将介绍如何选择GPU实例规格,帮助您根据业务实际需求更好地购买GPU云服务器,充分发挥云服务器弹性伸缩的特性。 实例规格名称火山引擎GPU云... PyTorch GPU计算型pni2/g1ve/g1vc、高性能计算GPU型hpcg1ve AI训练 NXNET GPU计算型pni2、高性能计算GPU型hpcpni2 AI推理 OpenVINO、TensorRT GPU计算型gni2/ini2/g1ve/g1vc、高性能计算GPU型hpcg1ve 图形/视频渲染...
功能总览
资源组 机器学习平台提供【资源组】用于购买和管理资源,用户(通常是运维工程师或者负责资源购买及管理的人员)可以通过 包年包月 的方式以高性价比批量购买资源(如:10 台 Tesla-A100 的服务器),并将这部分资源池化为... 训练任务或者在线服务都需要运行在某个实例之上,而实例将消耗某个队列的资源总量,不同的实例消耗的资源量不同,详见实例规格及定价。 镜像仓库 训练和部署模型除了需要硬件计算资源外,还需要 Docker 镜像 作为运行环...
新功能发布记录
即无服务器的 Kubernetes 托管版集群。用户使用 Serverless 版集群时无需购买和运维云服务器节点,直接使用弹性容器实例的海量计算资源部署容器应用,降低用户使用 Kubernetes 所需运维成本。 华北 2 (北京) 2024-05... 2024-01-16 华东 2 (上海) 2024-01-12 批量计算套件支持扩展类型任务 MPI Job、PyTorch Job 【邀测】批量计算套件集成队列管理任务类型,除了支持 Kubernetes 原生 Job 之外扩展支持 MPI Job、PyTorch Job,从而能够...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
# 前言“边缘”二字说的是边缘节点。这是一个网络概念,边缘节点是指那些离用户很近的、不在主干网络上的节点。用户在访问网络中的信息时,请求会先到达边缘节点,然后由边缘节点逐步转发到核心节点上。CDN部署的CDN... **云端ML:** 是指机器学习在企业内部或云端特定计算数据中心的应用。这些云服务器涵盖所有类型,包括公共云、私有云和混合云。此外,它还包括运营控制中心,例如管理电网或电话网络的那些运营控制中心。**边缘ML:**...
乘风破浪的云原生
数万台服务器规模、EB 级数据稳定存储的企业服务经验。 这个三月,字节跳动火山引擎开发者社区将举办第一期线上 Meetup。我们邀请到了火山引擎的一线研发工程师,向开发者社区展示字节跳动背后的云原生基础设施及实践... 云原生研发工程师 14:30-15:00 《替换 SpringCloud,使用基于 Cloud Native 的服务治理》 夏岩 火山引擎高级研发工程师 15:00-15:10 Q&A 互动 15:10-15:40 《私有云 PaaS 场景下的 Kubernetes 集群部署方案实践》...
搭建ChatGLM-6B大语言模型
本文以搭载了第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器(Sapphire Rapids)的计算型ecs.c3i.24xlarge为例,为您介绍如何在ECS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... conda install jemallocpip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpupip install transformers 安装Gradio。 执行pip install gradio sentencepiece命令,安装Gra...
