ubuntu部署ChatGLM-6B完整流程模型量化Nvidia初环境与设备环境准备克隆模型代码部署ChatGLM-6B完整代码ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答本篇
前面提到了在docker上使用了windows容器的方法，今天接着再来说docker。试想一下，平常在windows平台上我们可以直接安装显卡驱动，那么linux上行不行。事实上显卡驱动也是支持linux平台的，不过安装的方式却没有windwos上那么简单，接下来一步一步进行。这次使用到：系统：centos7.9显卡：nvidiaGTX-3070-Ti1.在centos7上安装nvidia驱动首先安装依赖yum-yinstallgcc-c++添加ELPepo源sudorpm--importhttps://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.orgsudorpm-
文章目录一、Caffe模型加载接口二、TensorFlow模型加载接口三、TensorFlowLite模型加载接口四、ONNX模型加载五、DarkNet模型加载接口六、PyTorch模型加载接口沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄📢RKNN-Toolkit2目前支持Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet、PyTorch等模型的加载转换，这些模型在加载时需调用对应的接口，以下为这些接口的详细说明。一、Caffe模型加载接口
摘要不要安装DockerDesktop！我们将在Ubuntu中自行安装Docker。请安装Windows10InsiderBuild或Windows11（Beta也行）。（稳定发行版无法在WSL2中使用GPU）请安装WSL2w/Ubuntu20.04或同等版本。请安装NvidiaCUDA软件包（不是CudaToolkit）。请在WSL2/Ubuntu中手动安装Docker。请在WSL2/Ubuntu中安装NvidiaContainerToolkit。使用Tensorflow运行N体模拟CUDA示例、Jupyter。4安装NvidiaCUDA软件包（不是CudaToolkit）Nvidia建议使
登录服务器后，首先查看下系统版本：cat/proc/version，我们这个服务器有点特殊是arm版本的，通过nvidia-smi查看服务器显卡配置,这意味着我们要安装的cuda版本最高不能超过11.4，那么我们这里选择一个比较稳定的版本cuda11.3。1. anaconda安装：由于cpu不是intel的，需要安装arm版本的anaconda那么肯定会问，为什么要安装它呢：Anaconda是一个打包的集合，官网，它里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等。Anaconda支持Linux,Mac,Windows系统，提供了包管理与环境管理
目录错误：在执行步骤“构建内核模块”时发生了错误。详细信息请参阅/var/log/nvidia-installer.log日志。1.检查NVIDIA安装程序日志2.验证内核头文件和开发包3.禁用安全启动（SecureBoot）4.使用DKMS（动态内核模块支持）5.在NVIDIA支持论坛寻求帮助结论ERROR:Anerroroccurredwhileperformingthestep:"Buildingkernelmodules".See/var/log/nvidia-installer.logfordetails.错误：在执行步骤“构建内核模块”时发生了错误。详细信息请参阅/var/log/
文章目录写在前面安装WSL2Ubuntu22.04LTS准备工作便捷安装手动安装收尾工作换源和系统更新安装gcc、g++、cmakegcc11.4g++11.4cmake3.27安装cuda、cudnn、ncclcuda12.2cudnn8.9.4.25nccl安装anaconda配置githubLinux下使用make从源码编译PaddlePaddle安装必要工具设置python相关的环境变量拉取源码仓库并编译参考文档写在前面恰逢研一开学，在上课之余想利用这可以自己支配的半年时间再扩展一项技能。突然想到自己平常在某乎看到众多帖子均在写pytorch大大小小的坑，于是思来想去，决定支持一下国产
一年一度的CES2024上，NVIDIA又给了全世界亿点点震撼。GeFroceRTX40SUPER系列显卡，全新的AIPC，GenerativeAI模型等全新AI模型和工具，以及AINPC……NVIDIA甩出的各种王炸级的产品和应用，再次击穿全球用户的想象力！正如发布会所说：在这个新世界，每一次游戏、每一个瞬间、每一处细节都至关重要。图片从史诗般的单人冒险，到激烈的多人对决，NVIDIA都带给了我们超越极限的体验。图片这次，NVIDIA还带给我们一个惊喜，就是AIPC的概念，它能让开发者的效率大增，带领玩家们进入完全不同的新境界。而最新RTX40SUPER系列显卡，在满足传统游戏玩家对于极致游
全面介绍CUDA与pytorchcuda实战关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人一、CUDA：定义与演进CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口（API）模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高效的并行计算，从而加速计算密集型任务。在这一节中，我们将详细探讨CUDA的定义和其演进过程，重点关注其关键的技术更新和里程碑。CUD
全面介绍CUDA与pytorchcuda实战关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人一、CUDA：定义与演进CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口（API）模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高效的并行计算，从而加速计算密集型任务。在这一节中，我们将详细探讨CUDA的定义和其演进过程，重点关注其关键的技术更新和里程碑。CUD
