目录ChatGLM简介系统配置options.py设备获取 device.py模型初始化model.py运
目录背景预先准备Nvidia-container-toolkit架构架构依赖关系离线安装安装顺序软件下载安装测试背景需求：实验室内通过Docker搭建隔离环境保证各用户数据安全和服务器环境安全，防止软件环境混杂造成莫名其妙的bug，容器内需要能够调用显卡资源。预先准备本文的内容基于以下软件版本：Docker：Dockerversion20.10.17,build100c701CUDA：NVIDIA-SMI510.68.02DriverVersion:510.68.02CUDAVersion:11.6系统：Ubuntu20.04.4LTSNvidia-container-toolkit架构Nvi
自去年12月上线以来，ChatGPT热度高居不下。ChatGPT横空出世，热度不断飙升ChatGPT不仅能写代码、修bug、翻译文献、写小说，而且还能完成写商业文案、创作菜谱、做作业等一系列文字输出型任务。更重要的是，它能与用户自如对话，反应非常逼真。与ChatGPT聊量子计算凭借强大能力，上线5天，其注册用户达到100万；上线不到3个月，用户便已突破1亿。ChatGPT不仅变成科技媒体关注的焦点，而且成为各大科技巨头和互联网公司角逐的新方向。同时，众多科技领袖，从马斯克、纳德拉到李开复、周鸿祎等，都在发声称ChatGPT即将改变世界。如微软创始人比尔·盖茨最近在接受采访时，表示像ChatGP
ChatGPT大战，Meta为何迟迟没有动作？就在今天，路透社记者挖出了一个大瓜，原因让人瞠目结舌——相比谷歌、微软等大厂，Meta跑AI时，用的竟然是CPU！很难想象，在深度学习几乎占机器学习半壁江山的时代，一个科技巨头竟然能用CPU坚持这么久。虽然他们也曾尝试过自研AI芯片，但最终遭遇滑铁卢。现在，ChatGPT引爆的生成式AI大战打得昏天黑地，这就更加剧了Meta的产能紧缩。用CPU训练AI，Meta怎么想的？Meta迟迟不肯接受用GPU的原因，令人匪夷所思。GPU芯片非常适合AI处理，因为它们可以同时执行大量任务，从而减少处理数十亿条数据所需的时间。然而，GPU也比其他芯片更昂贵，英伟
欢迎关注我，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文分享一下解读国产AI算力璧仞产品矩阵。璧仞在国产AI芯领域就是"迷"一样的存在，你要说它在市场上的"建树"泛善可陈的话，它又"赫然"在美国芯片禁令名单中。而这一切的一切，可能都要源于BR100的那场"轰动一时"的发布会，在知乎上也有关于"如何评价璧仞科技发布的最大算力GPGPUBR100"的话题，目前话题的浏览量已经超过127万，有兴趣的同学可以去看看。璧仞"稀罕"的地方在哪呢，别家可能二代、三代卡都还是在对标T4，璧仞一出道就直接对标当时最强卡A100，甚至还能对标当时还没上市的H100，国产芯片能做到这种程度，真是让人惊呼。当然，好
一、安装前提示！！(如果时间过久出现改动，此教程可能出现一些新bug！)1.来自tensorflow官方信息Note:GPUsupportonnative-Windowsisonlyavailablefor2.10orearlierversions,startinginTF2.11,CUDAbuildisnotsupportedforWindows.ForusingTensorFlowGPUonWindows,youwillneedtobuild/installTensorFlowinWSL2orusetensorflow-cpuwithTensorFlow-DirectML-Plugin概要
cpu没报错，换gpu就报错。以下是一些踩坑：坑1：要指定gpu，可以在importtorch之前指定gpu。model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path,trust_remote_code=True).to(device)报错: RuntimeError('Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:6andcuda:0!(whencheckingargumentforargumentindexinmethodwrapper_CUDA__inde
我有一个用TensorFlow编写的代码，该代码在CPU上运行，并且运行良好。我正在转移到具有GPU的新机器上，并在新机器上运行代码，但是训练速度并没有提高预期（几乎需要同一时间）。我知道TensorFlow会自动检测GPU并在其上运行操作（https://www.quora.com/how-do-i-automational-put-all-my-compoint-in-a-a-gpu-in-in-in-tensorflow）＆amp;（（https://www.tensorflow.org/tutorials/using_gpu).我是否必须更改代码才能使其在GPU上手动运行操作（现在
在运行程序时有时候会需要查看资源占用，以方便部署在其他服务器上时进行参考。以下是总结了我在linux上查找程序进程资源的两种方法（cpu和gpu都有）。CPU1.查找进程号如果进程较多，输入ps-ef|grep+指令关键词进行搜索。如果运行的是python程序，可以输入ps-ef|greppython3比如我想查找所有指令中含hello关键词的进程，输入：ps-ef|grephello输出示例：user5258475914013:22pts/900:00:00dockerrun-it-p8887:8887image_hello:v1user 1234512345013:21pts/400:00
对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(adawong)。本地调试JupyterNoteBook众所周知，GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理，但是每一
