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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
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 ... 解决方法:通过查阅 BMF 的官方文档和社区,我了解到可以使用虚拟环境来隔离项目的依赖。我创建了一个独立的虚拟环境,并在其中安装了与 BMF 兼容的依赖库版本,成功解决了版本冲突的问题。- CUDA 和 cuDNN 版本匹...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
TensorFlow不仅在Linux、Mac、和Windows系统中运行,甚至可以再终端下工作。## 2.TensorFlow的体系结构TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全... 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....
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
获取高清版* 在顶部选择你买的实例所在地域。搭建 PalWorld 服务器 **方式一:执行脚本搭建(新手推荐)**这个方式较为简单,只需要登录云服务器,执行安装脚本即可完成搭建。*本方式仅支持...
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【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
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 ... 解决方法:通过查阅 BMF 的官方文档和社区,我了解到可以使用虚拟环境来隔离项目的依赖。我创建了一个独立的虚拟环境,并在其中安装了与 BMF 兼容的依赖库版本,成功解决了版本冲突的问题。- CUDA 和 cuDNN 版本匹...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
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... cuda-keyring_1.0-1_all.debsudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.debsudo apt updatesudo apt install libnccl2=2.8.4-1+cuda11.2 libnccl-dev=2.8.4-1+cuda11.2 执行以下命令,检查NCCL是否安装成功。 updatedbl...
新功能发布记录
支持后台自动安装更高版本的GPU驱动、CUDA和CUDNN库。 全部 商用 驱动安装指引 2023年11月24日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 邀测上线GPU计算型gni3实例。 华东2(上海) 邀测 GPU计算型gni3 2023年09月08日序... g1tl实例支持手动安装GRID驱动并激活License服务。 华北2(北京) 商用 安装GRID驱动 卸载GRID驱动 2022年11月15日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 CentOS/Debian/veLinux镜像支持后台自动安装GPU驱动。 华南...
GPU-部署Baichuan大语言模型
需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加... 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。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱动已经安装的情...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
安装GPU驱动和CUDA。 sh cuda_12.2.1_535.86.10_linux.run输入"accept"确认信息。 按键盘上下键选中【Install】,回车确认,开始安装。 安装完成后,执行以下命令进行验证。 nvidia-smi回显如下,说明驱动安装成功。 安装git工具。 执行如下命令,安装git。 apt-get updateapt-get install git 执行如下命令,验证git是否安装成功。 git --version回显如下,表明已安装。 安装Python3.8和相关依赖。 执行如下命令,安装Python 3.8和...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
需保证CUDA版本 ≥ 11.4。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加... 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。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱动已经安装的情...
搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理
oneDNNoneDNN(oneAPI Deep Neural Network Library)是Intel®开发的一个深度学习加速库,旨在优化和加速深度学习模型的推理和训练。它提供了一系列高效的算法和优化,用于在英特尔处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和其... 操作详情可查看绑定公网IP。 为目标实例安装依赖工具、软件。登录目标实例。 执行如下命令,为目标实例安装Git、Python及pip。 apt install -y git python3 python3-pip 执行如下命令,检查实例GCC版本。 gcc --ve...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
TensorFlow不仅在Linux、Mac、和Windows系统中运行,甚至可以再终端下工作。## 2.TensorFlow的体系结构TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全... 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....
年终学习大礼包|云原生大数据知识地图
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