AI 绘画模型(以 StableDiffusion 为首)自去年推出后快速迭代。近期,市面上又出现了一批效果惊艳的新突破。 目前,若希望运行 AI 绘画模型,主要有以下几种方式: 方式 优势 劣势 使用个人电脑或免费在线平台运行 成本低 出图效率低 使用付费在线平台 出图效率较高 成本高 使用云服务器部署 出图效率最高,且成本较低 部署有一定门槛 可以看出,使用云服务器部署 AI 绘画模型是综合性价比最高的一种方式,但由于其使用的固有门槛,导致大多数炼丹师望而却步。 本文将演示如何使用 GPU LAB,极
组里有两台服务器,想要将一台服务器上的anaconda环境迁移到另一台无法联网的服务器上,本篇就来记录快速迁移过程。
TensorFlow Serving是google提供的一种生产环境部署方案,一般来说在做算法训练后,都会导出一个模型,在应用中直接使用。
在 Linux 环境下 top 命令都不陌生,它以实时动态的方式查看系统的整体运行情况,综合了多方信息监测系统性能和运行信息的实用工具,通过 top 命令所提供的互动式界面,可以用热键来进行管理。
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
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:
6 月 6 日,QQ For Linux 3.2.9 正式支持了音视频通话功能,这是 QQ Linux 版本的又一个里程碑事件。 2024 年,QQ 音视频正式推出 NTRTC,全平台(iOS/Android/MacOS/Windows/Linux)的支持是 NTRTC 的重要特性之一,本次 Linux 平台的适配也是这次升级过程中重要的一环。 本文作者详细记录了 QQ 音视频通话在 Linux 平台适配开发过程中的技术实现方案与一些细节,以帮助大家理解在 Linux 平台实现音视频通话能力的从 0 到 1 的过程。也欢迎大家下载最新版 Linux QQ 试用体验:im.qq.com/linuxqq
在上一篇中大家已经熟悉了GPU服务器创建及初始化步骤,那么接下来该如何具体远程开发?如何调试代码、同步数据呢?
2024年6月6日,QQ For Linux 3.2.9 正式支持了音视频通话功能,这是 QQ Linux 版本的又一个里程碑事件。 2024 年,QQ 音视频正式推出 NTRTC,全平台(iOS/Android/MacOS/Windows/Linux)的支持是 NTRTC 的重要特性之一,本次 Linux 平台的适配也是这次升级过程中重要的一环。
命令行的典型使用方式是,打开一个终端窗口(terminal window,以下简称"窗口"),在里面输入命令。用户与计算机的这种临时的交互,称为一次"会话"(session) 。
一、Ubunutu20.4系统设置root登录及密钥登录 1、进入服务器主界面,将系统更换为Ubuntu20.4 https://console.cloud.tencent.com/cvm/insta
配置以下本地的 ~/.ssh/config文件,可以实现不用username@hostname,使用别名机制登录
香橙派Zero是一款开源的单板电脑,新一代的arm开发板,它可以运行Android4.4、Ubuntu、Debian等操作系统。香橙派Zero使用全志H2系统级芯片,同时拥有256MB/512MB D
选自Medium 作者:Erik Hallström 机器之心编译 参与:机器之心编辑部 一般而言,大型的神经网络对硬件能力有着较高的需求——往往需要强劲的 GPU 来加速计算。但是你也许还是想拿着一台笔记本坐在咖啡店里安静地写 TensorFlow 代码,同时还能享受每秒数万亿次的浮点运算(teraFLOPS)速度?其实这个目标不难实现,使用 PyCharm 中的一个远程解释器,你就能通过远程的方式获得几乎和本地计算时一样的性能。Erik Hallström 在本文中分享了如何使用 PyCharm、Ten
Docker 是一个开发、发布和运行应用程序的开放平台。Docker使您能够将应用程序与基础架构分离,以便快速交付软件。有了 Docker,你可以像管理应用程序一样管理你的基础设施。通过利用 Docker 快速发布、测试和部署代码的方法,您可以显著减少编写代码和在生产环境中运行它之间的延迟。
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
本教程将演示如何在一个g2.2xlarge EC2实例(运行64位的Ubuntu14.04)中设置CUDA7、cuDNN、caffe和DIGITS,以及如何快速上手DIGITS。为了说明DIGITS的应用,本教程使用一个当前的 Kaggle竞赛项目作为案例进行演示, 是关于糖尿病视网膜病变检测的,其状态来自于荧光血管造影。 图像分类的卷积深度神经网络(DNN) 对于图像的分类或回归,你有两种选择: 特征工程及把图像转换为向量; 依赖于一个卷积DNN求出特征。 深度神经网络对计算的要求相当苛刻。这是由两个原因
1:docker是cs架构的程序,docker客户端向docker服务器(通过网络连接)或守护进程(通过unix套接字连接)发出请求,docker服务器管理容器。
Docker 的配置文件可以设置大部分的后台进程参数,在各个操作系统中的存放位置不一致
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说asp.net core 快速开发框架[ASP考试],希望能够帮助大家进步!!!
作者:xixie,腾讯 IEG 后台开发工程师 这篇文章,你要翻很久,建议收藏。 Kubernetes,简称 K8s,是用 8 代替 8 个字符“ubernete”而成的缩写。是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用。k8s 作为学习云原生的入门技术,熟练运用 k8s 就相当于打开了云原生的大门。本文通过笔者阅读书籍整理完成,希望能帮助想学习云原生、以及正在学习云原生的童鞋快速掌握核心要点。学习 k8s 和大家学习 linux 差不多,看似复杂,但掌握了日常熟悉的指令和运行机理就能愉快
GitHub Actions是GitHub推出的CI/CD服务,它给我们提供了虚拟的服务器资源,让我们可以基于它完成自动化测试、集成、部署等操作。
“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
随着人工智能技术的迅速发展,大型预训练模型(LLMs)在各种语言、代码及数学问题解决方面展现出了巨大潜力。Qwen2系列模型的推出无疑为自然语言处理(NLP)和多语言理解带来了新的飞跃。今天,我们将深入探讨如何在腾讯云云服务器上部署和微调2024年6月推出的大型语言模型Qwen2中的Qwen2-7B,探索其强大的代码和数学能力、出色的多语言处理能力,加速您的AI项目进程。
开发者模式——cmd搜索控制面板-控制面板程序-启用或关闭Windows功能-适用于Linux的Windows的子系统
今天在netbeans中关闭webrick时,发现没有关闭掉,打入localhost:3000 依然显示页面,发现无法从nb中再次关闭
如果 apt-get 下载软件速度较慢,可以参考清华大学开源软件镜像站中的内容,修改软件源。
本文介绍了Docker技术的基本概念、使用方法、以及如何在本地搭建Docker环境。主要包括Docker的用途、基本概念、容器与虚拟机的区别、镜像与容器、仓库与镜像、Docker的安装与使用、Docker的常用命令、Docker的生态系统、Docker的实际应用场景、Docker的图形化使用、Docker的监控和管理、Docker的集群和日志管理、Docker的安全、Docker的故障处理
Kubernetes让GPU集群管理变得更加高效,这是CoreWeave公司Peter Salanki在KubeCon大会上的观点
本文最先发布在:https://www.itcoder.tech/posts/how-to-install-nginx-on-ubuntu-20-04/
Nginx 发音 “engine x” ,是一个开源软件,高性能 HTTP 和反向代理服务器,用来在互联网上处理一些大型网站。它可以被用作独立网站服务器,负载均衡,内容缓存和针对 HTTP 和非 HTTP 的反向代理服务器。
LNMP是一组可用于为动态网页和Web应用程序提供服务的软件。这是一个描述Linux操作系统的首字母缩略词,带有Nginx(发音为“ Engine-X”)Web服务器。后端数据存储在MySQL数据库中,动态处理由PHP 处理。
Docker是一种容器化技术,可以将应用程序和其依赖项打包到一个容器中,并在任何地方运行。Docker容器是可移植的、可伸缩的和可重复的,因为它们包含了应用程序的所有必需组件,包括操作系统、库和其他依赖项。
近日,新入一台RTX3080的服务器,目前好像还没办法很方便地在 RTX 30 系列 GPU上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTorch。因为这些 GPU 需要 CUDA 11.1,而当前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是针对 CUDA 11.1 编译的。现在要在 30XX GPU 上运行这些库的话,需要很强的动手能力,手动编译或者用英伟达 docker 容器。
云端使用的GPU云服务器,深度学习环境包括GPU驱动、CUDA、cuDNN和相关的AI框架等,在活动页购买的机器,腾讯云提供以下两种方式部署,您可以根据需要选择:
该文章介绍了如何使用Docker进行软件开发和部署,包括镜像、容器、数据卷、链接和端口等方面,以及如何使用Docker进行持续集成和持续部署。
第一篇笔记,先总体介绍Docker,及它与虚拟机技术的区别,最后再介绍Docker的最基础的三大组件概念。
在入门linux的时候感觉大部分很糟糕的,尤其是java开发者来说,对于非运维人员可能刚开始会对linux有很大的抵触性,可能还是更多喜欢桌面操作。或者在之前的学习中本来web的一堆东西就已经够绕的了,怎么又来个linux。
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。
最近比较奇怪的事情就是,我一个英语四级都没过的人,居然恬不知耻的加入什么腾讯云的翻译社,翻译技术文章。结果当然是很奇妙的,一边死命的拿翻译工具机翻,一遍查阅资料,加上自己的理解,来完成这些技术文章的翻译。不过效果还算不错吧,翻译后的文章勉强能读,认识掌握了不少新词,然后也可以带动学习一些新的技术,比如一直想学,又没开始学的Docker,刚好也是翻译了几篇Docker相关的文章, 正好也入个门,顺带记个笔记。 什么是Docker Docker没有官方中文文档(至少目前为止没有,2018/1/1),所以只
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相关信息: VMware招聘机器学习和云原生开发工程师 VMware招聘内源开发工程师 VMware招聘应届生开发工程师 《Harbor权威指南》新书发布 1. 背景 ---- GPU作为一种加速器芯片,在机器学习,特别是深度学习中得到广泛的应用。但是,无论是企业、学校、医院或者政府单位,决定在人工智能领域进行投入时,领导却发现: 投入了100万,光买设备就花了80万,工程师还经常抱怨GPU资源不够用 当工程师雄心勃勃打算开始干活,却发现花了一个多星期,IT环境还没有搞好 究其原因,大致有以下三个:
Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式,使用远程 API 来管理和创建 Docker 容器。
ROS1从kinetic之后,生态非常成熟,但是由于ROS1内核设计比较早,不能高效稳定地适应分布并行和实时等应用,存在缺陷,从melodic和noetic之后,一直是ROS1和ROS2并存地状态。
虚拟网络计算( Virtual Network Computing ),或称作VNC,是一种图形桌面共享系统,允许您从一台计算机远程控制另一台计算机。VNC服务器传输键盘和鼠标事件,并通过网络连接显示远程主机的屏幕,从而允许您在Linode服务器上运行完整的桌面环境。
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。
本篇文章主要讲解嵌入式板卡中Linux系统是如何正确测试、使用的,其中内容包含有U-Boot编译、U-Boot命令和环境变量说明、Linux内核编译、xtra驱动编译、系统信息查询、程序开机自启动说明、NFS使用说明、TFTP使用说明、TFTP + NFS的系统启动测试说明、inux设备驱动说明等,其中案例源码部分公开。
描述: 前面完成了Ubuntu-24.04-Desktop系统安装配置,以及NVIDIA显卡驱动及CUDA,Python、Pycharm等基础环境安装,接下来我们开始Docker 容器以及Anaconda等环境搭建。
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