p6000cuda
社区干货
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/85544e397eed48848081f9d06d9e8276~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049294&x-signature=ra%2B4CRVtyQcMrHJypq6wbVUFgkQ%3D)2. 在实例类型中,选择GPU计算型,可以看到有A30、A10、V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,火山引擎默认提供的GPU驱动版本为CUDA11.3,如果需要升级版本的话...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04LABEL org.opencontainers.image.authors="xx@bytedance.com"ENV PATH="/root/miniconda3/bin:${PATH}"ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractiveENV TZ=Europe/MoscowRUN apt-get update && apt-get install -y git ffmpeg libsm6 libxext6 wget && \ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && \ mkdir /r...
BMF 框架:多媒体处理的强大利器 | 社区征文
BabitMF(Babit Multimedia Framework,BMF),作为一个通用的多媒体处理框架,能够提供简单易用的跨语言接口、灵活的调度和可扩展性,以及以模块化的方式动态扩展、管理和复用视频处理的原子能力。BMF 以 graph/pipeline 的形式构建多媒体处理链路,或通过直接调用各个处理能力实现项目集成,帮助多媒体用户在各类生产环境中方便、高效地实施项目。BMF 的使用场景涵盖视频转码、视频帧提取、视频增强、视频分析、视频帧插入、视频编辑、...
基于 FFmpeg 实现一个数据流风格的视频处理工具 | 社区征文
# 一、开发背景我所在的团队开发了一款面向青少年科普创新活动的在线教育平台,平台会不定期的举行一些直播活动,有时候 1 天会连续进行多场。直播结束之后的回放视频要及时进行上传,满足用户的持续学习需求。直播业务的实现是借助了腾讯云的实时音视频(TRTC),云直播(CSS),云点播(VOD)3 个产品的能力,我们基于以上云产品提供的 API 自行开发了以 TRTC 为核心的在线导播平台,业务流程图如下
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基于 FFmpeg 实现一个数据流风格的视频处理工具 | 社区征文
# 一、开发背景我所在的团队开发了一款面向青少年科普创新活动的在线教育平台,平台会不定期的举行一些直播活动,有时候 1 天会连续进行多场。直播结束之后的回放视频要及时进行上传,满足用户的持续学习需求。直播业务的实现是借助了腾讯云的实时音视频(TRTC),云直播(CSS),云点播(VOD)3 个产品的能力,我们基于以上云产品提供的 API 自行开发了以 TRTC 为核心的在线导播平台,业务流程图如下> > 作为字节跳动在离线混部场景中最核心的调度系统,Gödel 提供丰富的资源 QoS 管理能力,可以统一调度在线和离线应用,极大提升资源利用率。来源 | 字节跳动基础架构团队开源 | [gi...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
文章来源|字节跳动云原生计算团队 本文整理自字节跳动基础架构工程师刘畅和字节跳动机器学习系统工程师张永强在本次 CommunityOverCode Asia 2023 中的《字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践》... 捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态。* **通过 Quota 解决大量 Pending Pods 问题**Spark 支持 DynamicAllocation,用户在实际使用中,一般设置 max 为比较大的值,当前...
如何基于火山引擎弹性容器快速部署 MagicAnimate 应用
(repo_id="zcxu-eric/MagicAnimate",local_dir="/root/magic-animate/MagicAnimate") ```将相关模型放到项目的 pretrained\_models 目录下,目录结构 Dockerfile 如下所示(此处省略具体镜像制作过程),同时将模型也打包到容器镜像中。可用镜像地址:paas-cn-beijing.cr.volces.com/aigc/magic-animate:v1``` FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11....
字节跳动流式数仓和实时服务分析的思考与实践
[](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/865627fcc2464d1eba7427cc39072e08~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)如上图所示,字节内部对于数据的处理也分为两条链路:流计算链路和批计算链路。两条链路有... Flink OLAP 能力是流数仓的核心之一,字节团队基于 Flink 构建了全新的 OLAP 引擎,已支持 User Growth、电商、幸福里、飞书等业务,共 11 个集群 6000+ Core AP 资源,每天 Query 50w+。同时为了支持业务在使用 Flink...
CVPR 2024 满分论文 | 基于可变形3D高斯的高质量单目动态重建新方法
K-Planes和Hexplanes在此基础上引入了网格结构,大大加速了模型的训练过程,渲染速度有一定的提高。然而这些方法都基于逆向映射,无法真正实现高质量的规范空间和变形场的解耦。3D高斯泼溅是一种基于光栅化的点云渲染管线。其CUDA定制的可微高斯光栅化管线和创新的致密化使得3D高斯不仅实现了SOTA的渲染质量,还实现了实时渲染。Dynamic 3D高斯首先将静态的3D高斯拓展到了动态领域。然而,其只能处理多目场景非常严重地制约了其应用...
【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/visualglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/visualglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() image_path = "your image path" response, history = model.chat(tokenizer, i...
【发布】LongBench:衡量模型的「长」
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/50b22296c826462a8476e0f6846bb7e7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049259&x-signature=3byqW6KMR... 运行仓库下的pred.py``` `CUDA\_VISIBLE\_DEVICES=0 python pred.py` ```可以在`pred/`文件夹下得到模型在所有数据集下的输出,此后运行eval.py的评测代码: ``` ...
HPC-基于NCCL通信库的多机RDMA网络性能测试
本文介绍如何使用NCCL集合通信库测试多台高性能计算GPU实例组成的集群的性能。 背景信息火山引擎高性能计算GPU(简称HPC GPU)实例为云端机器学习 (ML) 训练和高性能计算 (HPC) 应用程序提供了最高性能,研究人员、数... 选用组件版本如下: GPU驱动版本:470.129.06 CUDA版本:11.4 OpenMPI版本:4.1.3 NCCL版本:2.11.4-1 第一步:创建双节点hpcg1ve GPU实例 请参考创建高性能GPU实例,构建高性能计算集群并创建两台HPC GPU实例。 第二步:安...
