Anaconda下载及安装 简介 Anaconda官网:https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个开源的Python发行版本,包含了180+的科学包及其依赖项,可以方便获取开发所需要的包,并且对包进行管理,其中的科学包有:conda,numpy等 下载 网速好:官方下载:https://repo.anaconda.com/archive/ 网速慢:清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 选择相应版
上周末,智谱AI在2023中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3,在各个任务上相比ChatGLM2都有了很大的提升。今天终于下载了模型部署测试,实际效果确实要比ChatGLM2要好。
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」
Tech 导读 大模型技术日新月异,开源大模型层出不穷,本文针对开源大模型Alpaca-lora进行本地化部署实践,探索大模型在部署和使用方面的细节。
本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程,用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动,详情请参考《Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)》 查看驱动信息,如下图,可见CUDA版本是10.1 📷 版本匹配 去tensorflow官网查看版本匹配关系,地址:https://tensorflow.googl
up在试了网上很多教程之后,一次次的都错,真的是安装了无数遍GPU版本的pytorch,使用清华源镜像但是有个巨坑,查了很多博客,终于有了点头绪顺利解决安装问题速度飞快。
大家知道我们最近在EasyCVR的AI智能技术方面下了比较大的功夫,近期一直在对智能识别做适配上的测试,待测试完毕即可上线,大家可以关注我们,获取我们最新的研发进度和测试进度。
如果你在安装或升级显卡驱动程序时遇到了"This graphics driver could not find compatible graphics hardware"(该显卡驱动程序无法找到兼容的显卡硬件)的错误信息,不要担心,本文将为你提供一些解决该问题的方法和技巧。
dlib是一个强大的库,但是其默认是需要NVIDIA显卡的,其实也是需要N卡附带的CUDA环境。但偏偏我的虚拟机没有显卡,所以只能尝试无CUDA环境下安装dlib。
之前我们在利用GPU进行深度学习的时候,都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包,然后再进行很繁琐的系统环境配置。不仅环境配置麻烦,而且还特别容易配置错误,特别还有CUDA和cudnn版本的对应也特别容易搞错,但是利用anaconda安装配置pytorch和paddlepaddle环境的时候会自动帮我们配置好cuda和cudnn。这篇博客就是针对小白的保姆级深度学习的环境配置教程
该文章是以前做的云上深度学习环境搭建笔记,当时也花了不少心血,在面试助攻手册的整理发布过程中穿插着来一篇,放松一下。若对机器学习感兴趣的小伙伴,可以亲自上手体验一番,很有乐趣。
ERROR: Installation has failed. Please see the file '/var/log/nvidia-installer.log' for details. You may find suggestions on fixing installation problems in the README available on the Linux driver download page at www.nvidia.com.
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在用AI画画,完整草图都不需要了。 每一笔落下,AI都会实时交上“新作业” 细节、颜色、画布空白,它都自动补全。 还能通过提示词来控制生成图像的内容和风格。 比如加一句“一个穿长外套的男人站在海边“,AI立马调整了作画方向: 最后成稿的作品如下,效果很奈斯。 怪不得网友表示,自己惊掉的下巴已经找不到了。 这就是最新火起来的AI实时作画项目,Reddit上的热度有1.8万。 有人还表示,这回似乎说明了,相较于取代人类,AI可能更大程度上会帮
首先,我们需要准备下载text to image 资源,我打算跑的代码地址。 📷 要求的版本 然后查看自己的服务器cudn,tensorflow,NLTK,如图 1.tensorflow版本 python import tensorflow as tf tf.__version__ 如果不报错并显示版本,则安装正确,否则按照安装教程这个链接自行安装。 tf.__path__ 路径 📷 直接输入上面的命令,得到这个结果 2.tensorlayer版本
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
想必每个学习深度学习的小伙伴,特别是新手小白,总要为找到以及调试一个适合的gpu云主机煞费苦心。不知道大家有没有经历过,用自己的显卡计算时,每出一个结果,就能听到显卡”兹”的一声,仿佛在向我哀嚎。就在这时候,floydhub闯进了我的世界,是他,是他,就是他! 为什么我如此兴奋?因为这正是我这种懒人喜欢的东西。没错!不用配置环境,不用选区域,不用选系统,不用选套餐,不用申请优惠码,不用绑信用卡,通通不用! 其实深度学习最好,最经济的训练方式就是在云端,找个GPU的机器,安装搭建环境进行训练,这也是我
CPU:Intel Xeon E5-2699 v4 显卡:Nvidia Tesla P100 操作系统:CentOS 7.4
2017年1月18日,facebook下的torch7团队宣布Pytorch开源,官网地址:pytorch。2018.4月 ,PyTorch0.4.0已经有官方的Windows支持,
在大型机构分配的服务器集群中,需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行,如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下,程序就会报错说没有显存容量,所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。 1、指定使用GPU0运行脚本(默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推) 第一种方式:
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。
Sony Z13 系列笔记本的驱动程序一直停留在 2010 年的版本, 在 Windows 7 下工作正常, 最近升级到了 Windows 8 , 这个版本的驱动程序无法正常工作了, 由于 Z13 是 2010 年的产品, Sony 根本不打算提供 Windows 8 系统的驱动, 于是只好开始折腾, 想办法安装 NVIDIA 官方的驱动程序。 经过不懈的折腾, 总算搞好了, 现在总结如下:
所需环境:64 位的 Windows10,Windows8/7 64 位下也能安装。机器要有至少 30G 的硬盘空间。
最近一款名叫Roop的开源项目火爆了~~~ 不到一个月的时间,收获了近万star,足见项目的火热程度。
一般来说我们会在笔记本或者 PC 端编写模型和训练代码,准备一些数据,配置训练之后会在笔记本或者 PC 端做一个简单验证,如果这些代码数据都 OK 的话,然后真正的训练放在计算力更强的的计算机上面执行,一般来说至少有一块或者多块 GPU,有相当好的显存和内存,接下来实验一下。 选择一个支持 TensorFlow GPU 的计算机 当务之急是找到一块可以用于 TensorFlow 的显卡,TensorFlow 只支持在 NVIDIA 的部分高端显卡上面进行 GPU 加速, 在 NVIDIA 开发者中心可以找到
登录anaconda的官网下载,anaconda是一个集成的工具软件不需要我们再次下载。anaconda官网
Tech 导读 Vicuna是开源大模型中的佼佼者,在语义理解、多语言支持和推理效果方面都优于同时期出现的其他开源大模型,本文对Vicuna模型进行单机部署和实践,探索Vicuna模型使用细节并验证推理效果。
1.本文学习Patrick_Lxc的博客《Keras/Tensorflow+python+yolo3训练自己的数据集》并优化其中代码。 原博客链接:https://blog.csdn.net/Patrick_Lxc/article/details/80615433 2.本文学习qqwweee的github工程《keras-yolo3》并优化其中代码。 github链接:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
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):
你也许会觉得: AI 程序员这么优秀,是因为他们聪明,而我只能笨鸟先飞,勤能补拙喽,当然不是!只要你掌握 AI 程序开发,还怕老板不追着你加工资?!
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,其前身是著名的机器学习库Torch。2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch,它是一个面向Python语言的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外,它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。作为经典机器学习库Torch的端口,PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的深度学习开发选择。
之前安装pytorch框架,直接在pytorch官网复制命令下载。 顺利安装之后,结果发现竟然是CPU版本,导致运行视频流十分卡顿,浪费了GPU。
那么,作为多年的程序员,或者准备着成为新一代程序员的读者们,该如何为智能时代做好准备,成为 AI 时代的程序员呢?
语义分割(semantic segmentation) : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签,使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务,直白点,就是对每个像素点进行分类。
(1)确定电脑是否有英伟达独立显卡;(2)无法下载mnist数据集;(3)无法显示数据集中的数字图像。
如果返回结果是 True,则说明环境已经搭建好;如果返回是 False,则说明环境还有问题。如果上述安装都没有问题,那么可能和笔者一样,是 Manjaro 当前启用了开源的 Nouveau 显卡驱动,需要将其禁用,然后再安装最新的 Nvidia 闭源驱动(详见下文)。
Canonical在4月底正式发布了Ubuntu 16.04 LTS,这是一个长期支持版本,官方表示会提供长达5年的技术支持(包括常规更新/Bug修复/安全升级),一直到2021年4月份。 之前由于某些原因,对Linux的桌面版一直持排斥的态度,一直使用的是Centos 6.5。用过Ubuntu 14.04后感觉以桌面环境著称的Ubuntu不过如此,然而上手16.04后,瞬间有种惊艳之感,第一眼看到的是launcher放到了下面。说实在的,本人并不觉得Ubuntu的UI设计有多美,我更加倾向于Windows 10的Metro风,扁平化的设计才是主流,真正吸引我的是Ubuntu的质的提高的人性化的用户体验,无论是从整体流畅性还是细节的改进。
之前我已经安装了anaconda,现在检查它的版本以及环境。发现有tensorflow环境,但我需要tensorflow-gpu的环境,所以输入conda uninstall tensorflow卸载了,
这篇文章中,我们来聊聊如何使用两张显卡来进行 LLaMA 65B 大模型的微调工作,以及如何在一张普通的 4090 家用显卡上,只花几个小时,就能够完成 7B 模型的微调。
经常有小伙伴和我抱怨说拿不到计算资源,于是这不就来了吗。这是一个后台GPU排队脚本,主要是为了解决实验室中的显卡使用/占用问题。
GPU的加速技术在深度学习、量子计算领域都已经被广泛的应用。其适用的计算模型是小内存的密集型计算场景,如果计算的模型内存较大,则需要使用到共享内存,这会直接导致巨大的数据交互的运算量,通信开销较大。因为pycuda的出现,也使得我们可以直接在python内直接使用GPU函数,当然也可以直接在python代码中集成一些C++的代码,用于构建GPU计算的函数。有一个专门介绍pycuda使用案例的中文开源代码仓可以简单参考一些实现的示例,但是这里面的示例数量还是比较有限,更多的案例可以直接参考pycuda官方文档。
由于我们的课程是使用了深度学习技术,主要的开发过程会集中在数据处理这个环节上。这种开发任务需要我们多次频繁地执行某些小的语句块,例如训练过程需要不断地调参,对数据初始化并且进行重复地训练。
由于实验需要,在实验室电脑上搭建深度学习Caffee框架。一共花了两天的时间,其中遇到了不少的问题,记录一下。 Caffee在配置上相对来说比较麻烦,需要前期安装的东西比较多,逐一介绍。
常规的本地化运行机器学习代码,安装Anaconda+cuda显卡驱动支持,许多文章都有介绍,不在此多做赘述了。本文主要是为了解决在工作环境中,本机电脑没有显卡,需要将程序运行在带显卡的远程服务器上。
我用夸克网盘分享了「SD启动器下载」,点击链接即可保存。打开「夸克APP」,无需下载在线播放视频,畅享原画5倍速,支持电视投屏。 链接:https://pan.quark.cn/s/b16bc4d3ff88
作为为数不多的支持 GPU 的向量数据库产品,Milvus 2.3 在吞吐量和低延迟方面都带来了显著的变化,尤其是与此前的 CPU 版本相比,不仅吞吐量提高了 10 倍,还能将延迟控制在极低的水准。
部署KYC人脸对比服务,需要GPU支持,生产环境都是容器,所以就需要捣鼓下docker如何支持GPU。
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
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