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社区干货
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
以下是我在部署和安装过程中的详细拓展。## 部署环境准备BMF 被设计为跨平台框架,支持 Linux、Windows 和 Mac OS。在选择部署环境时,我首先考虑了项目的实际需求以及各个平台的特点。- Linux 平台 ——选择 Linux 作为部署平台的主要原因是其稳定性和广泛的应用领域。我在一台配备 NVIDIA GPU 的 Linux 服务器上进行了部署。确保系统环境中已经安装了必要的 GPU 驱动和 CUDA 工具包,这对于 BMF 的 GPU 加速至关重要。- ...
KubeAdmiral支持提供代理 API 供用户访问成员集群资源
// +k8s:deepcopy-gen:interfaces=k8s.io/apimachinery/pkg/runtime.Object// ClusterProxyOptions is the query options to a Cluster's proxy call.type ClusterProxyOptions struct { metav1.TypeMeta `json:",inline"` // Path is the part of URLs that include clusters, suffixes, // and parameters to use for the current proxy request to cluster. // For example, the whole request URL is // // Path is...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049273&x-signature=yhNNsR8cUjr6AT7le3O%2Fmnbh9Qo%3D)我们的实例中主要运用的是以下两种API对于示例模型进行了一个简单优化处理,在GPU占用率上有了明显可见的下降,且相同配置参... pip install tensorflowpip install tensorflow_model_optimization```然后,我们可以按照以下方式修改脚本:```pythonimport asynciofrom tensorflow import kerasfrom stable_diffusion_tf.stable_diffu...
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...
特惠活动
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KubeAdmiral支持提供代理 API 供用户访问成员集群资源
// +k8s:deepcopy-gen:interfaces=k8s.io/apimachinery/pkg/runtime.Object// ClusterProxyOptions is the query options to a Cluster's proxy call.type ClusterProxyOptions struct { metav1.TypeMeta `json:",inline"` // Path is the part of URLs that include clusters, suffixes, // and parameters to use for the current proxy request to cluster. // For example, the whole request URL is // // Path is...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
支持安装在单个节点或多个节点的大量GPU卡上,实现多个GPU的快速通信。 关键组件本文所述操作需要安装的软件包介绍如下。 关键组件 说明 NVIDIA驱动 GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。 CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。 cuDNN库:NVIDIA CUDA(®) 深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。 OpenMPI OpenMPI是一个开源的 Message Passing Interface 实现,是一种高性能消息传递库,能够结合整个高性能计算社...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049273&x-signature=yhNNsR8cUjr6AT7le3O%2Fmnbh9Qo%3D)我们的实例中主要运用的是以下两种API对于示例模型进行了一个简单优化处理,在GPU占用率上有了明显可见的下降,且相同配置参... pip install tensorflowpip install tensorflow_model_optimization```然后,我们可以按照以下方式修改脚本:```pythonimport asynciofrom tensorflow import kerasfrom stable_diffusion_tf.stable_diffu...
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...
GPU-部署NGC环境
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NVIDIA驱动,从创建到驱动安装完成总耗时约 15 到 20 分钟,请耐心等待。具体操作请参见创建GPU计算型实例。 您已为Linux实例绑定公网IP,使其具备访问公网的能...
使用Terraform创建/更新/删除 ECS Instance
关于实验 预计实验时间:20分钟级别:初级相关产品:ECS受众: 通用参考文档:Terraform官方文档 安装 & 初始化 Terraform 参考文档:Terraform - Install Terraform 以macOS为例 brew tap hashicorp/tapbrew install h... { access_key = "AKLTZDBiMjVmZWQ3NjYzNDdxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" secret_key = "TkdNNVlUQTRaamRtWXpNxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx==" region = "cn-beijing"} Provider Versionterraform { required_pro...
弹性容器实例:基于 Argo Workflows 和 Serverless Kubernetes 搭建精细化用云工作流
按照社区文档安装 Argo Workflows:https://argoproj.github.io/argo-workflows/installation/可以通过以下方式快速部署 Argo Workflow 的体验环境:```kubectl apply -n argo -f https://github.com/argoproj/argo-workflows/releases/download/v3.5.5/install.yamlcustomresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/clusterworkflowtemplates.argoproj.io createdcustomresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/cronworkf...
GPU-部署Pytorch应用
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。本文以8.2.4.15为例。 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 3.8.3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,很可能是版本不匹配的问题,请严格关...
KubeWharf:云原生操作系统引领大规模分布式应用的新时代|社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049273&x-signature=ofOsLTv7i8Cu0aG1geRXvOFAja4%3D)KubeWharf 适合用于以下场景:**多团队协作环境下的镜像管理:** KubeWharf 提供了基于角色的权限控制和多租户支持,适合在多团... 安装和部署 KubeWharf你可以通过以下步骤来安装和部署 KubeWharf:克隆 KubeWharf 项目代码:```bashgit clone https://github.com/kubewharf/kubewharf.git```运行部署脚本:```bashcd kubewharf/deploy....
