腾讯云比阿里云的GPU服务器更多一些,在阿里云上有时会出现没有GPU服务器或者售罄。
注册网址为:注册 - 腾讯云 (tencent.com),注册界面如下方图1所示。
b. 申请网址:https://cloud.tencent.com/apply/p/1eue03bddc1,并填写相应内容;
FFMPEG是目前流行且开源跨平台音视频流处理的框架级解决方案。其功能强大,从音视频记录、编解码、转码、复用、过滤到流化输出,FFMPEG的命令行工具都能高效处理。
如何选购腾讯云GPU实例?如何优雅地安装驱动等底层开发工具库?这些问题给深度学习等领域研究/开发人员带来了不少困惑。本篇教程将从实践出发,给出基于腾讯云GPU实例的Best Practice,彻底解决以上问题。
TI-ONE平台安装cuda指引:https://cloud.tencent.com/developer/article/1845781
在深度学习和图形处理等领域,GPU相较于CPU有着数十倍到上百倍的算力,能够为企业提供更高的计算效率及更低廉的IT成本,但同时也有不少研究与开发人员对GPU云服务器有着不少困惑。 以深度学习为例,如何选购腾讯云GPU云服务器并优雅地安装驱动等底层开发工具库,以及如何实现远程开发和调试Python代码呢? 我们将从实践出发,提出基于腾讯云GPU实例的最佳实践,基于腾讯云GPU服务器打造远程Python/PyTorch开发环境。其实,开发者们完全可以在“本地开发一致的体验”和“服务器端更高质量资源”这二
2019年9月7日,云+社区(腾讯云官方开发者社区)主办的技术沙龙——AI技术原理与实践,在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家,在现场与开发者们面对面交流,并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。
timxbxu,腾讯云专家工程师,深耕云计算、Kubernetes、离在线混部、GPU 容器化领域,Kubernetes 社区积极贡献者。 jikesong,腾讯云异构计算研发负责人,KVM上第一个 GPU 全虚拟化项目 KVMGT 作者,对 GPU 虚拟化有深入的研究。 zoeyzyyan,腾讯云容器产品经理,专注资源管理、降本增效、云原生AI领域。 背景 qGPU 是腾讯云推出的 GPU 共享技术,支持在多个容器间共享 GPU卡,并提供容器间显存、算力强隔离的能力,从而在更小粒度的使用 GPU 卡
Amber是一套分子动力学模拟程序,我们今天来说下如何使用云服务器安装部署这套程序。
上期我们说到令狐冲在思过崖了解到了剑宗与气宗的区别,武功很快就有了质的飞跃,消灭了大boss东方不败,跟任盈盈携手隐居在山清水秀的杭州,将饮酒与练剑作为日常娱乐项目,最终得道成仙。
最近在研究多张照片转3D模型想过的技术。NeRF是目前最主流的方式之一。本文主要在腾讯云CVM云服务器上实操Nerfstudio的安装及example运行。过程中遇到了很多坑,希望本篇文章能帮助大家不再遇到相关的安装、配置、运维的坑,顺利在应用层上纵横驰骋。
“我们平时的实验学习都是在本机的Jupyter服务下的notebook完成,咱们云可以搭建嘛?” —— by 小云同学
本文将介绍 腾讯云 GPU服务器 GPU计算型GN8 上进行的Pytorch模型训练。
在大型的计算集群中,往往有成千上万张GPU卡。如何将这些卡构成的算力集群分配给不同的租户,执行租户各自的计算任务,并实现租户之间的资源隔离和故障隔离呢?这就是算力分配与调度系统的功能了。
注意这一步中安装的 cuda toolkit 和 cudnn 版本必须要与上面安装的显卡驱动版本一致。
腾讯云为GPU云服务器GC3vq机型提供特定驱动安装脚本,同时提供CUDA、cuDNN和相关的AI框架自动安装脚本,在活动页购买的机器,腾讯云提供以下三种脚本部署,您可以根据需要选择:
上期撰写的《基于腾讯云CVM搭建stable-diffusion-webui环境》是基于腾讯云CVM的无GPU服务器搭建的,生成图片时特别慢(一张图大概需要一个小时左右)。本期讲述如何在一台有GPU的服务器上部署stable-diffusion-webui。
2021腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交项目Proposal TNN项目介绍 标签:人工智能 技术栈:C++,Python TNN-跨平台AI推理框架, 跨平台AI推理框架,同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。同时也借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的优点。目前TNN已经在腾讯业务手Q、微视、P图等广泛落地应用,欢迎大家参与协同共建,促进TNN推理框架进一步完善。 TNN项目导师
目前流行的中文开源大模型非ChatGLM(智普)、baichuan(百川)等莫属。虽然认知能力赶不上ChatGPT 3.5,但是它的开源吸引了广大的AI研究者。
首先验证一下实例的python环境,python环境验证为3.8版本python。适合当前实验。
宋吉科,腾讯云异构计算研发负责人,专注系统虚拟化、操作系统内核十多年,KVM平台上第一个GPU全虚拟化项目KVMGT作者,对GPU、PCIe有深入的研究。 〇、本文写作背景 大约 2 年前,在腾讯内网,笔者和很多同事讨论了 GPU 虚拟化的现状和问题。从那以后,出现了一些新的研究方向,并且,有些业界变化,可能会彻底颠覆掉原来的一些论断。 但这里并不是要重新介绍完整的 GPU 虚拟化的方案谱系。而是,我们将聚焦在英伟达 GPU + CUDA 计算领域,介绍下我们最新的技术突破 qGPU,以及它的意义究竟是什
本文项目地址:Real-CUGAN at main · bilibili/ailab · GitHub
Docker是一种容器技术,它就像一个沙盒把应用程序隔离开来,不管有没有遇到过你至少听到某些应用程序不能兼容,最常见的就是升级某个系统,老版本跟新版本不能兼容,必须把老版本完全卸载掉。比如说oracle服务,如果把oracle安装到物理主机上,如果需要升级那将会比较痛苦。再比如说新手学习各种软件,apache、mysql、Python搞的电脑上乱七八糟的环境,想要重新安装都很痛苦。
注意,本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
屏幕显示正常,但是在打开网页或者进行跑深度学习程序的时候画面会发生一卡一下的情况,严重时出现类似于死机的情况。查看系统monitor并不现实显存和内存爆表,于是推断为nvidia显卡驱动不兼容的问题。
CompVis/stable-diffusion 是一个开源项目,它实现了一种基于稳定扩散(Stable Diffusion)的生成对抗网络(GAN)训练方法。这个项目旨在提高 GAN 训练的稳定性和生成图像的质量。项目地址:https://github.com/CompVis/stable-diffusion
项目地址GitHub - junxiaosong/AlphaZero_Gomoku:Gomoku的AlphaZero算法的实现(也称为Gobang或Five in a Row)
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
1. 系统已经安装好GPU驱动,CUDA,这里使用腾讯云自动安装驱动来安装GPU驱动和CUDA
有训练好的 GGUF 模型文件(LLaAM)想要部署在腾讯云上做推理,可以选择使用 TKE serverless 超级节点快速部署。
实验室服务器上装载的cuda版本是最新的9.1,和从官网下载下来的TensorFlow不匹配,因为官方的是通过cuda9.0进行编译的。因此,这篇文章讨论关于Tensorflow源码安装的一些心得和过程,讨论安装Tensorflow版本兼容问题和cuda版本选择问题,最终实现在ubuntu16.04下通过源码安装TensorFlow-1.7.0,可以在cuda-9.1-cudnn7.1.2环境下正常工作。
视频已成为内容和广告的主要媒介形式,但目前的视频内容理解或审核等AI能力,主流依然是先抽帧,再基于图像帧做特征提取和预测。抽帧由于步骤多、计算重,在视频AI推理场景很容易成为性能瓶颈。因此,有必要使用硬件加速等手段,来对视频抽帧做极致的性能优化。
本次有幸参与腾讯云GPU服务器体验,以此开展为期一个月的GPU服务深度体验,本次体验使用腾讯云P40机型进行yolo-v5模型训练。
纳米孔是一个纳米级的小孔,在其设备中,Oxford Nanopore 使离子电流通过纳米孔,并测量当生物分子通过或靠近纳米孔时的电流变化。由于纳米孔的直径非常细小,仅允许单个核酸聚合物通过,而ATCG单个碱基的带电性质不一样,因此不同碱基通过蛋白纳米孔时对电流产生的干扰不同,通过实时监测并解码这些电流信号便可确定碱基序列,从而实现测序。
在上期,我们说到,益民食品厂的一名青年工程师利用自己所学的电机学的知识,在电网解体的情况下,抢修工厂供电成功。
今天分享一下使用DragGan的过程和感受。Drag Your GAN: 基于点的交互式操作生成图像的方式。https://github.com/Zeqiang-Lai/DragGAN 这是一个非官方实现。
nouveau是一个第三方开源的Nvidia驱动,一般Linux安装的时候默认会安装这个驱动。 这个驱动会与Nvidia官方的驱动冲突,在安装Nvidia驱动和CUDA之前应先禁用nouveau。
本文讲解了如何安装cuda、cudnn以及如何在服务器上创建并管理虚拟环境,我们只有学会这些基本的使用方法,才能进入深度学习环境,开始我们的学习与研究,所以这部分内容是基本而十分重要的。
用来训练?一个月使用期限,用来训练不太靠谱,好不容易把数据弄上来,一个月后我又要换卡;
Playground v2和SDXL的架构和模型参数都是相同的,都是采用两个text encoder:OpenCLIP-ViT/G和CLIP-ViT/L。你可以直接使用diffusers库来使用
CentOS(Community Enterprise Operating System)是Linux发行版之一,它由来自于Red Hat Enterprise Linux(RHEL)依照开放源代码规定发布的源代码所编译而成。由于出自同样的源代码,因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS替代商业版的Red Hat Enterprise Linux使用[1]。自从红帽公司单方面宣布终止CentOS的开发后,我们腾讯云的用户也逐步开始将应用迁移到其它操作系统上。由于CentOS 7的维护终止日期在2024年6月30日,距离当前还有一段时间,所以还有少量客户在继续使用着该版本。
注:我这里用的腾讯云的tcr的私有仓库同步的siutin/stable-diffusion-webui-docker镜像:
对于类似于自然语言处理等相关实验或项目需要较高配置的服务器,公司或学校服务器达不到要求或者服务器上类似于cuda等驱动或其他工具的版本不能满足要求时,相对于个人笔记本,选择GPU云服务器是个不错的选择,既不用花费大量的资金而且也不需要担心影响其他人的项目,又能根据自己的需要选择合适的操作系统、显卡型号等,最重要的是当搭建环境时像我这种小白在搭建环境时会出现很多问题,实在不行的时候可以重装系统重新搭建。
GPU算力+明眸融合视频AI技术 体验腾讯内部自研黑科技 为满足直播、点播客户业务视频增强需求,腾讯云上线 GN7vi 视频增强型实例, 配置为 GPU T4 卡搭配自研明眸融合视频 AI 技术。 GN7vi 可为用户提供视频极致压缩的极速高清技术,以及超高清视频生成的画质重生技术,支持编解码的协议灵活性同时,码率相比普通转码降低50%,节省存储和带宽资源,并结合智能编解码内核,提升画质20%+。提供场景识别、画质增强、超分、去噪、色彩增强接口灵活调用,满足客户各种场景的业务需要。 实例配置腾讯明眸
NVIDIA 发布了基于新一代 Ampere 架构的多款 GPU 加速器 A100、A10,相较于上一代有显著的算力提升。腾讯云作为国内领先的云计算服务商,是业内率先推出搭载 A100、A10 的 GPU 云服务器的云厂商之一,进一步提升客户的训练、推理效率。
徐蓓,腾讯云容器技术专家,腾讯云异构计算容器负责人,多年云计算一线架构设计与研发经验,长期深耕 Kubernetes、在离线混部与 GPU 容器化领域,Kubernetes KEP Memory QoS 作者,Kubernetes 积极贡献者 摘要 qGPU 是腾讯云推出的 GPU 共享技术,支持在多个容器间共享 GPU 卡资源,提供百分比算力与 MB 级显存细粒度分配和强隔离能力,并且搭配业界独有的 GPU 在离线混部技术,在充分保证业务安全、稳定的前提下,将 GPU 利用率提升到了极致。 qGPU 已服
平台: win10(版本1709) CPU:i5-7400 显卡:1060 6G 内容:8G
Mojo 是基于 Python 而生的编程语言,它结合了 Python 的简易性和 C 语言的强大性能,能够实现硬件的丰富功能,如多核、向量单元和加速器单元。Mojo 能对大量低级 AI 硬件进行编程,并且轻松扩展模型,为开发者提供卓越的性能体验。
前两天在某公众号的软文刷到了AI绘画领域最新的ChilloutMix模型。大概是下面这张图的效果:
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