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社区干货
GPU推理服务性能优化之路
包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。# 二、理论篇## 2.1 CUDA架构「自学Python?一般人我还是劝你算了吧!」 在国内知识分享平台「知乎」上,这一吐槽话题获得了超过2600次点赞,引发近600条讨论。 从该话题下的高赞讨论来看,多数人对Python的应用性都持肯定态度,但在门槛上却褒贬不一,有人认为Python能够让新人很快入门,从而在初始阶段就获得成就感,提升兴...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
那是我第一次从学长口中听说到Python,和大多数理科生一样,我不喜欢去写东西,从小写一篇作文半天憋不出来一句话的我,语文差的标签似乎已经陪伴了我整个读书时代。所以说写博客对我而言确实也不是一件很简单的事,有时... 3.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...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
python # 示例代码 from openvino.tools.preprocessor import Preprocessor # 1. 声明 Tensor 格式 tensor_format = {...} # 根据实际情况填写 # 2. 描述预处理步骤 preprocess_steps = [...] # 根据实际... from tensorflow_model_optimization.python.core.sparsity.keras import prune_low_magnitudeos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"async def gene...
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GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
本文介绍 GPU 实例部署深度学习Paddle环境。 前言 在ECS GPU实例上部署深度学习Paddle环境。 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 环境说明 本文测试规格如下:实例规格:ecs.pni2.3xlargeGPU 类型:Tesla A100 80G显存容量:81920MiB实例镜像:velinux - 1.0 with GPU DriverNVIDIA-SMI:470.57.02NVIDIA Driver version:470.57.02CUDA version:11.4CUDA Toolkit version:11.2Python version:Python 3.7.3pa...
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加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。本文以4.30.2为例。 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...
Python太难懂?火山引擎数智平台这款产品可以了解一下
[image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/27e801bb9b3a48a2ac89e6bd75375f27~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)「自学Python?一般人我还是劝你算了吧!」 在国内知识分享平台「知乎」上,这一吐槽话题获得了超过2600次点赞,引发近600条讨论。 从该话题下的高赞讨论来看,多数人对Python的应用性都持肯定态度,但在门槛上却褒贬不一,有人认为Python能够让新人很快入门,从而在初始阶段就获得成就感,提升兴...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
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2.0.0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的版本匹配情况。 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...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
那是我第一次从学长口中听说到Python,和大多数理科生一样,我不喜欢去写东西,从小写一篇作文半天憋不出来一句话的我,语文差的标签似乎已经陪伴了我整个读书时代。所以说写博客对我而言确实也不是一件很简单的事,有时... 3.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...
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加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 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...
通过工作流串联训练与评测任务
python import argparseimport torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.distributed as distimport torch.optim... args = parser.parse_args() device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(f"use device={device}, local_rank={args.local_rank}") if args.local_rank >= 0: ...
GPU-搭建AIGC能力(Windows)
本文介绍如何部署Stable Diffusion WebUI工具前端和Stable Diffusion训练模型,实现高质量AI图片生成,掌握整个AI作画推理流程及关键参数对图片输出的影响。 AIGC简介AIGC(AI generated content)是一种利用AI技术自动生成内容的生产方式,代表着AI从理解语言、理解文字、理解图片和视频,走向了生成内容,是一种‘人机共创’新模式。 软件版本NVIDIA驱动:本例使用Tesla 571.71,Cuda 11.7。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。...
GPU-搭建AIGC能力(Linux)
本文介绍如何部署Stable Diffusion WebUI工具前端和Stable Diffusion训练模型,实现高质量AI图片生成,掌握整个AI作画推理流程及关键参数对图片输出的影响。 AIGC简介AIGC(AI generated content)是一种利用AI技术自动生成内容的生产方式,代表着AI从理解语言、理解文字、理解图片和视频,走向了生成内容,是一种‘人机共创’新模式。 软件版本NVIDIA驱动:本例使用Tesla 470.57.02,Cuda 11.4.1。 Python:编程语言,并提供机器学习库Nump...
