由于众所周知的原因,在国内机房下载python依赖包、访问github极慢的,而stable-diffusion-webui依赖了这些,导致在国内机房下载安装stable-diffusion-webui速度极慢。我之前在 《基于腾讯云CVM(国内)搭建stable-diffusion-webui环境 三》一文中介绍了一种在国内搭建stable-diffusion-webui环境的办法。这种办法步骤较多,比较繁琐,有没有其他简单的办法呢?
GPU云服务器,如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力,需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License(实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了,否则打开软件报错,但是软件实际运行的渲染效果怎样,是否跟license有关,需要业务自己去验证)。
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型(比如GN7)他们的显卡型号都是相同的,该机型下的不同规格(比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系(截至2022年5月):
腾讯云GPU服务器(GPU Cloud Computing,GPU)是基于 GPU 应用的计算服务,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。我们提供和标准云服务器一致的管理方式,有效解放您的计算压力,提升产品的计算处理效率与竞争力。
GPU 云服务器(GPU Cloud Computing,GPU)是基于 GPU 应用的计算服务,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。我们提供和标准云服务器一致的管理方式,有效解放您的计算压力,提升产品的计算处理效率与竞争力。
vnc server软件比较多,有些vnc server在rdp远程情况下无法配置,比如https://www.realvnc.com/en/connect/download/vnc/
https://cloud.tencent.com/document/product/1340/51945
NVIDIA相关的nvidia-smi.exe位置变化不定的问题,想必很多人都有遇到过,我自己电脑是NVIDIA显卡,也遇到过,我网上搜了下,很多人有遇到。我自己遇到过系统里有2套驱动nvlddmkm.sys甚至3套nvidia-smi.exe,混乱不堪。在阿里云、腾讯云等云厂商都有nvidia显卡的GPU云服务器,也会有这些问题。了解此知识点,云上云下通用。请一定要详细阅读我这篇文档:https://cloud.tencent.com/developer/article/2076819
一直都很惊叹,电影里面的主角能上天下地;也梦想有一天能当个主角去体验一番。但一部电影只有一个主角并且动则上千万的制作费及时间成本;咱们小平民百姓的也不祈求了。最近隔壁老王发了一段视频,是某电影的视频片段,奇怪里面的主角面孔这么熟悉的,细看就像老王一个模出来的。难道老王又用了什么逆天神技,跑去当主角了?好吧,不耻下问。原来老王用了一个款叫“DeepFaceLab”的视频软件进行AI换脸。据他说为了制作换脸的视频在他家高配电脑上费了很长时间花了不少电费才合成的,就这么给他劝退了我。。。
据我了解,nvidia显卡驱动安装文件本身就比较大,大概六七百MB,其次安装过程中会先解压(大概1GB多)、最后再安装过程中会在C:\Program Files\NVIDIA Corporation\目录(大概700MB左右)和C:\Windows\System32\DriverStore\FileRepository\目录(大概1.5GB左右)产生一定的空间占用,这些加一起大概4GB多
一、服务器购买 本人本地是个win10的PC 安装了 显示GPU 算力不够,升级配置也需要钱 云服务商的选择上,很普通,大家随意选择腾讯云/移动云....都可以。我是之前用的腾讯云,在腾讯云上抢的GP
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。
GPU机器有2种,一种是GPU云服务器,一种是裸金属GPU,裸金属只能用公共镜像列表里的镜像
最近导师安排了一个论文模型复现的工作,奈何硬件条件不够,只能到处搜罗免费的GPU资源,过上了白嫖百家GPU资源的日子,这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动,可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白,现将自己使用GPU云服务器(以Windows系统为例)搭建自己的深度学习环境的过程记录下来,方便大家参考。
跟大家想的一样,GN8型的服务器有P40的显卡,每天到时间就被抢光了,基本抢不到,手速好的可以试试。我们就买GN7型号的,自Tesla-T4显卡,也是个不错的选择。点击“立即购买”按钮 https://cloud.tencent.com/act/pro/gpu-study
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/336429888
系统里有2套驱动nvlddmkm.sys甚至3套nvidia-smi.exe会混乱不堪
https://sg.qq.com/webplat/info/news_version3/159/23162/23163/23170/m14774/201604/453652.shtml
解决方法:等待出现出现故障的DNS服务器工作正常,或者进入网络连接手动给系统设置正确的DNS地址。
搭建深度学习环境所需资料 (md 我就安个神经网络的环境简直要了我的狗命) 不过还是认识到很重要的一点,在书上找再多的资料 都不如自己亲身实践一下 还是要总结一下学了what 不然白捯饬了
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。
AI绘画是近期比较热门的一个应用,其功能主要为可以把用户输入的一段或几段文字,使用训练好的模型来自动生成一幅美丽的画作。
GPU服务器控制台vnc跟普通cvm不一样,当独立显卡为默认显示时,控制台vnc就不会正常使用了,只能远程mstsc访问服务器,假如不小心把网卡禁用了或者不小心开了防火墙,那远程mstsc的路子也断了,此时想进系统去复原操作,而控制台vnc又用不了就比较尴尬。
最近因课程需求, 要用ViT模型完成一个简单的图像分类任务, 然而本地GPU资源匮乏, 效率极低。腾讯云提供的云GPU服务器性能强大, 费用合理, 所以笔者试用腾讯云GPU云服务器完成了ViT模型的离线训练, 并记录了试用过程, 以供参考。
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊,拥有一款合适的显卡是必要的,只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码,进而更快地产出结果。
GPU 云服务器(GPU Cloud Computing,GPU)是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景。腾讯云随时提供触手可得的算力,有效缓解您的计算压力,提升业务效率与竞争力。
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。
腾讯云GPU云服务器今日全量上线!高性能计算类GPU云服务器采用NVIDIA Tesla M40显卡,目前提供单机单卡和单机双卡两种机型配置,质优价廉,加速性能稳定优异。广州三区、北京二区、上海一区系列2提供GPU云服务器售卖,将于6月初于上海二区、深圳金融一区进行GPU云服务器售卖,后续地域升级,敬请期待。计费模式目前仅提供包年包月的计费模式,暂不支持按量计费的计费模式。后续,腾讯云还将推出更多计算类GPU和图形渲染类GPU,敬请期待。
本文介绍如何使用GPU服务器提交一个渲染作业,高效率完成blender的动画图片渲染,并导出渲染图片。具体操作步骤如下:
Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些,本文记录配置过程。 环境需求 当前配置 操作系统:Windows 10 显卡型号:Nvidia GeForce GTX 960M 当前驱动:391.25 目标 升级显卡驱动 安装适用的Cuda 安装配套的Cudnn 测试安装结果 升级显卡驱动 查看当前驱动信息 打开Nvidia控制面板 📷 可以看到自己的显卡和驱动 查看并下载自己可用的驱动版本 登录官网:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
上个月在新入手的笔记本上安装了一个CUDA的开发环境,并选择安装了GeForce Experience工具,前两天打开GeForce Experience工具浏览时,工具提醒可以更新NVIDIA显卡驱动,于是便勾选并更新了NVIDIA显卡驱动,更新完成之后就没管它,也没有再使用过CUDA开发环境,直到昨天打开CUDA开发环境准备调试一个应用程序时,突然弹出错误提示框:
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取方式直接回复:「chatglm2-6b」
腾讯云官网文档写的GPU机器VNC 不可用,实测2019Grid11中英文镜像,有一个vnc是正常的,有一个vnc不能用,我就对比了下2个镜像买的机器的差异,发现点技巧。
GTX1080装不上驱动怎么办?要问内部性能最强的电脑是什么?当然不是编辑们手上用的这些普通电脑啦,最强的性能当属我们的测试平台,i7 5960X加512G固态硬盘以及各式各样的顶级显卡,想想就让人流口水。但是最近这台超强的测试平台在重装系统后,遇到了一些小问题。下面脚本之家小编就给大家带来GTX1080装不上驱动解决办法。
本来看ENI文档没发现什么问题,考虑到社区小伙伴们部分刚上云还是新手。文档写的有点深度就看不懂了,所以更一篇文章写官方文档中没出现的实践操作部分。
塔式服务器中Dell完胜其他~ 四、选什么样的配置? 使用云服务器做分析的时候,能使用的最高性能配置就是12核64G+8T的硬盘,至于其他比如显卡:等做深度学习的时候再配也来得及比如SSD:性价比超低,等价钱降下来了再配也来得及比如双路cpu:其实一个就够用了,只要板子有两个接口,以后再配也来得及比如光驱:随机附送,可有可无。等等都是次要的所以下面就是最后的配置塔式服务器机箱+主板:dell poweregde T630CPU:E5 2630V4(10核20线程)内存:64G硬盘:2x4T,dell工业级SAS硬盘列阵卡:H330(管理硬盘的东西)电源:495W dell热插拔电源(考虑发在家里电费问题,就选了个低功率的)其他:都是默认的 五、只有机箱吗?还需要买什么配件? 当然只有机箱,你需要配一个显示器,还有一套鼠标键盘。显示器不用特别好,站长选的是:Dell SP2318H 六、价格 其实,这套配置的议价空间真的不大,网上购买节省的就是因为销售渠道造成的加价,只要找到直销的店都能拿到最低上面那套配置,整机价格:19500元。 显示器赶上了促销价格:1000元。20k的价格,在预算之内,就这样,站长不仅花光了讲课赚的钱,还要还贷。哎~~~~~ 七、运行情况 1、系统选择:站长因为使用centos习惯了,强行让卖家安了个一个centos。没想到的是Centos也有图形界面了,欣慰一。2、转录组分析:云服务器上能做的这个服务器完全胜任,从下载到分析数据可视化,整个过程效率提高20%,欣慰二。3、远程操控与网络:这个对于站长是刚需,值班时候用手机简单操作一下什么是必须要实现的。站长家的宽带是所谓的100M电信光纤。然而,实际使用中下载峰值只有10M/s,没有云服务器使用的时候20M/s的峰值快,能到10M/s也知足了。然而,第一次使用的时候站长几近崩溃,用ascp高速下载峰值只有5M/s,更不爽的是只要下载一开始,全家都不要用网了,看个世界杯都卡死,在不断扎心中,站长绝对找找解决方案,如下:(1)从头找原因,一般电信小区光纤入户都是在一个大局域网下面,分到家里IP都是100.xxx.xxx.xxx这样的,用这个IP你是不能进行远端操作的。另外家里都用路由器,电脑上显示的IP都是192.168.xxx.xxx这样的地址,远程是无法操控的。站长联系了10000,得知电信可以把100局域网IP改成123公网IP,通过路由器设置定向转发,就可以在外网用ssh输入账号密码,登陆自己家里的服务器了。也就是像腾讯云服务器那样实现登陆。欣慰三。
腾讯云出了个——高性能应用服务HAI_GPU云服务器,有了这个服务器我也能跑一跑【stable diffusion】 来生成一些想要的图片啦——开心。
本文主要介绍 ChatGLM3-6B 的保姆级部署教程,在使用和我相同配置的腾讯云云服务器(是国内的服务器哦!这个难度,懂得都懂),保证一次成功。
此文章参照我的上一篇文章稍作修改,如果有什么问题可以评论。 腾讯云怎么装win7系统
1.cat /usr/local/cuda/version.json 2.或者 nvcc -V(注意是大写 ) 3 nvidia-smi
Ubuntu22.04 默认显卡驱动,如果安装cuda,需要单独安装显卡驱动,并禁止默认显卡驱动。
本章节我们将为大家介绍 Linux 的安装,安装步骤比较繁琐,现在其实云服务器挺普遍的,价格也便宜,如果直接不想搭建,也可以直接买一台学习用用,参考各大云服务器比较。
云游戏技术早在2000年就已在E3上被行业内知晓。19年后,在5G时代到来之际,云游戏为何一跃成为热门?今天,我们一起来聊聊云游戏的起源,以及当前云游戏技术方案的瓶颈和发展机会。希望对云游戏感兴趣的游戏业内人士有所帮助,让大家更加客观的了解云游戏,合理把握好云游戏的机会。
自从上半年AI绘画火爆出圈后,我就一直在尝试各种方式体验stable diffusion,
做不到。这个问题有点类似,用云服务器玩网游怎么才能不卡,不可能。普通cvm没显卡,肯定没有电脑的体验。
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。
下载完成后得到这样的一个文件夹和一个bat文件。双击“启动SAE.bat”来启动SAE。
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