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conda本地安装tensorflow

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

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

安装TensorFlow开发环境## 1.TensorFlow安装环境需求安装之前,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...

Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验

本实验将介绍如何在容器服务VKE中运行TensorFlow,并查看GPU监控情况。# Task 1:配置对象存储TOS1. 配置对象存储TOS。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/423... 安装部署GPU组件,如果已经进行部署,可以忽略该步骤。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e9c1f339096744e7843b7d73b3863a73~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

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)。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3eccfcd3eb7c4c7aaba2e20fc6f213d6~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062071&x-signature=57ACqdqJh2iGzwQBeA1cyYYkjTg%3D)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...

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

TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框... IDE本地仿真调试等功能,MindStudio能够帮助开发者在一个工具上就能高效便捷地完成AI应用开发。MindStudio功能框架如图下图所示。![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/blogs/img/20221204/167012383357...

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conda本地安装tensorflow-优选内容

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安装TensorFlow开发环境## 1.TensorFlow安装环境需求安装之前,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...
基础使用
tensorflow_on_yarn/examples . Build the Python virtual environment$ cd examples/shared/venv $ ./build.sh Prepare the workspace on HDFS and the datasets$ cd ~/primus-playground/$ hdfs dfs -mkdir mnist$ hdfs dfs -mkdir mnist/models$ hdfs dfs -put examples/shared/mnist/data mnist注意 在教学里,会透过 pip instal 安装需要的 Python package 制作 Python 虚拟环境,因此需要将集群的 master node 绑定公网 IP。...
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库(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...
GPU-部署NGC环境
TensorFlow、Theano、Torch等。 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: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:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.2.4.15为例。 TensorFlow:深度学习框架。 前提条件您已购买Linux实例,并勾选“后台自动安装GPU驱动”,即可使实例在启动时自动安装符合上述版本的NVIDI...

conda本地安装tensorflow-相关内容

准备工作

在运行 Python SDK 代码收发消息前,您需按照本文提供的步骤来准备开发环境。 前提条件已安装 Python 开发环境。请参考 Python 官网下载并安装 Python 开发环境或使用 conda 创建 Python 虚拟环境。 已确认 Python... 安装包,相关说明请参考 rocketmq-client-cpp-2.0.0 。 安装 rocketmq-client-python。rocketmq-client-python 是 RocketMQ 的社区版 SDK,可通过如下命令直接安装:Python pip install rocketmq-client-python 2 创...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

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)。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3eccfcd3eb7c4c7aaba2e20fc6f213d6~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062071&x-signature=57ACqdqJh2iGzwQBeA1cyYYkjTg%3D)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...

搭建ChatGLM-6B大语言模型

您也可以将所需软件下载到本地,参考本地数据上传到实例中。 操作步骤步骤一:创建实例请参考通过向导购买实例创建一台符合以下条件的实例: 基础配置:计算规格:ecs.c3i.24xlarge 镜像:Ubuntu 22.04 存储:云盘容量在100 GiB以上 网络配置:勾选“分配弹性公网IP”。 创建成功后,在实例绑定的安全组中添加入方向规则:放行TCP 7860端口,具体操作请参见修改安全组访问规则。 步骤二:创建虚拟环境执行以下命令,下载Anaconda安装包。wg...

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GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用

conda 3和Python 3.10为例。 Gradio:快速构建机器学习Web展示页面的开源Python库。本文以3.43.2为例。 使用说明下载本文所需软件需要访问国外网站,建议您增加网络代理(例如FlexGW)以提高访问速度。您也可以将所需软件下载到本地,参考本地数据上传到GPU实例中。 操作步骤步骤一:创建实例请参考通过向导购买实例创建一台符合以下条件的实例: 基础配置:计算规格:ecs.g1ve.2xlarge 镜像:Ubuntu 20.04,并勾选“后台自动安装GPU驱动”。...

部署模型服务

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。相关操作,请参见绑定一体机。 如果您... 一体机会自动开始下载并安装对应的深度学习镜像。这个过程可能会根据一体机的网络环境状态,持续大约 5 到 10 分钟。如果一体机已经安装了对应的深度学习镜像,则部署相关模型的时间会缩短。 当模型服务的状态变为...

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... 命令行安装机器学习平台命令行工具并完成配置,具体详见命令行工具。 编写训练任务的配置文件(.yaml),配置文件的编写规范详见volc ml_task submit,也可以通过 volc ml_task list 指令以及操作提示导出现有任务的 ...

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

TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框... IDE本地仿真调试等功能,MindStudio能够帮助开发者在一个工具上就能高效便捷地完成AI应用开发。MindStudio功能框架如图下图所示。![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/blogs/img/20221204/167012383357...

安装 LangChain

注意 SDK 接入 LangChain 仅支持 Python SDK场景。 安装 LangChain 使用 pip: Python pip install langchain使用 conda: Python conda install langchain -c conda-forge 安装 SDK for Python 参考 安装与client初始化,使用 pip 安装 SDK for Python,支持Python 3.7 及其以上版本。 Python pip install --user volcengine

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

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)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调... 易用性:在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好 **,** 代码零修改,兼容 POSIX。同时能便捷传输,方便数据上云下云。有一些客户对安全性有要求,客户之间的存储要进...

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