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d2l库对应pytorch版本

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

社区干货

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

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... 所以我们有一个高性能算子,自主研发了很多中细粒度高性能算子,包括 norm、attention 等,这些算子的性能往往比好的开源实现有非常明显的提升。在通信上:我们开源了 BytePS 的通信框架。BytePS 同时利用了 CPU 和...

【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔

目前最新版本是5.0.RC3,发布于2022年20月,对应的昇腾社区版本:6.0.RC1。新增众多特性,这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。## 分析迁移- X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,TensorFlow 1... 专家系统工具新增知识模板功能。- 专家系统工具自有知识库配置新增支持Python App工程。> AI Core Error分析工具- AI Core Error分析工具增加remote run配置模式。> Beta特性AutoML工具- HPO任务支持...

加速3.47倍!火山引擎助力AIGC突破性能瓶颈

火山引擎打造同时支持训练加速与推理加速的自主研发高性能算子,在全面提升AI计算性能的基础上,不断追求节省显存、简单适配,同时支持多款GPU卡,为客户带来更多低成本、便捷的部署方案。在推理场景下,基于Stable Diffusion模型的端到端推理速度达到66.14 it/s,是PyTorch推理速度的3.47倍,运行时GPU显存占用量降低60%。在客户AI视频创作的AIGC推理业务实践中,火山引擎高性能算子库搭载客户的推理模型帮助其推理性能提升一倍,GPU...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

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... 所以我们有一个高性能算子,自主研发了很多中细粒度高性能算子,包括 norm、attention 等,这些算子的性能往往比好的开源实现有非常明显的提升。在 **通信上** :我们开源了 BytePS 的通信框架。BytePS 同时利用...

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d2l库对应pytorch版本-优选内容

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,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工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN库:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文...
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,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...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
Pytorch:开源的Python机器学习,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.0为例。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、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。 Gradio:快速...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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... 所以我们有一个高性能算子,自主研发了很多中细粒度高性能算子,包括 norm、attention 等,这些算子的性能往往比好的开源实现有非常明显的提升。在通信上:我们开源了 BytePS 的通信框架。BytePS 同时利用了 CPU 和...

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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,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...

加速3.47倍!火山引擎助力AIGC突破性能瓶颈

火山引擎打造同时支持训练加速与推理加速的自主研发高性能算子,在全面提升AI计算性能的基础上,不断追求节省显存、简单适配,同时支持多款GPU卡,为客户带来更多低成本、便捷的部署方案。在推理场景下,基于Stable Diffusion模型的端到端推理速度达到66.14 it/s,是PyTorch推理速度的3.47倍,运行时GPU显存占用量降低60%。在客户AI视频创作的AIGC推理业务实践中,火山引擎高性能算子库搭载客户的推理模型帮助其推理性能提升一倍,GPU...

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大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

安装所需:```bashpip install torch transformers```2.导入所需库```pythonimport torchfrom transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification```导入PyTorch和Hugging Face的Transformers库,并加载预训练的BERT模型和tokenizer。```pythonmodel_name = "bert-base-uncased"tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertForTokenClassification.from_pretrained(model_n...

火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!

基于 PyTorch 框架,veGiantModel 是以 Megatron 和 DeepSpeed 为基础的高性能大模型训练框架。其特点包括:- 同时支持数据并行、算子切分、流水线并行 3 种分布式并行策略,同时支持自动化和定制化的并行策略- 基于 ByteCCL 高性能异步通讯,训练任务吞吐相比其他开源框架有 1.2x-3.5x 的提升- 提供了更友好、灵活的流水线支持,降低了模型开发迭代所需要的人力- 可在 GPU上 高效地支持数十亿至上千亿参数量的大模型...

操作系统相关(Linux)

对应的进程名及所在目录 脚本与软件问题如何使用Linux crontab执行定时任务 如何使用atop获取ECS Linux进程的历史利用率统计信息 如何使用Linux awk命令分析处理数据 如何在Ubuntu18.04以上镜像版本配置rc.local 如何在CentOS配置EPEL 如何在Linux实例上配置HugePages 如何在CentOS系统中编译src.rpm源码包 Ubuntu 20.04如何安装使用python2-paramiko 如何解决下载Pytorch速度慢且出现read timeout报错的问题 如何为 CentOS 7...

预置镜像列表

机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前机器学习研究和开发中最常用的编程语言之一,该语言可读性强且拥有丰富的软件(如 scikit-learn、numpy 等)。平台基于原版 Ubuntu 镜像安装了不同版本的 Miniconda Python(3.7+),内置了常用开发工具,同时 pip、cond...

火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!

基于 PyTorch 框架,veGiantModel 是以 Megatron 和 DeepSpeed 为基础的高性能大模型训练框架。其特点包括:* 同时支持 **数据并行** 、 **算子切分** 、 **流水线并行** 3 种分布式并行策略,同时支持 **自动化** 和 **定制化** 的并行策略;* 基于 ByteCCL 高性能异步通讯,训练任务吞吐相比其他开源框架有 **1.2x-3.5x** 的提升;* 提供了更友好、灵活的流水线支持,降低了模型开发迭代所需要的人力;* 可在 GPU上高效地...

搭建SDXL-Turbo模型文生图推理

是由Intel开源并维护的一个PyTorch扩展,大幅度提升了使用PyTorch在Intel处理器上运行AI应用,尤其是深度学习应用的性能。Intel正不断为PyTorch贡献IPEX的优化性能,为PyTorch社区提供最新的Intel硬件和软件改进。更多信息,请参见IPEX。 SDXL-Turbo模型本实践使用的推理模型为SDXL-Turbo(Stable Diffusion XL Turbo),该模型是Stability AI在Stable Diffusion基于SDXL 1.0的蒸馏(Distillation)版本,专为实时合成的文生图场景服务。...

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