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- 自从体验了华为云Modelarts之后,打开了我的全新的技术之门。通过体验Modelarts,带给我许多不错的灵感。本次Modelarts新旅程,主要分享一下新零售业务发展下的自动学习之旅,货物分类的摸索。 自从体验了华为云Modelarts之后,打开了我的全新的技术之门。通过体验Modelarts,带给我许多不错的灵感。本次Modelarts新旅程,主要分享一下新零售业务发展下的自动学习之旅,货物分类的摸索。
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- 本文介绍将北京四的SFS网络盘挂载至乌兰察步一的GPU裸金属服务器上,给出配置和验证结果。 本文介绍将北京四的SFS网络盘挂载至乌兰察步一的GPU裸金属服务器上,给出配置和验证结果。
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- 在华为云GPU Ant8裸金属服务器中, 使用Megatron-Deepspeed框架训练GPT-2, 分别进行单机单卡和单机多卡训练。 训练完成后给出自动式生成内容,和交互式对话框模式。 在华为云GPU Ant8裸金属服务器中, 使用Megatron-Deepspeed框架训练GPT-2, 分别进行单机单卡和单机多卡训练。 训练完成后给出自动式生成内容,和交互式对话框模式。
- 笔者使用pytorch验证cuda有效性报错, CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environmen, 笔者给出两种解决方法。 笔者使用pytorch验证cuda有效性报错, CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environmen, 笔者给出两种解决方法。
- 本文将使用ModelBox端云协同AI开发套件(RK3568)实现摄像头虚拟背景AI应用的开发。 本文将使用ModelBox端云协同AI开发套件(RK3568)实现摄像头虚拟背景AI应用的开发。
- 笔者在A系列GPU裸金属服务器上,系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7, 使用Pytorch2.0时出现如下错误:CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(), 经定位是nvidia-fabricmanager异常导致。 笔者在A系列GPU裸金属服务器上,系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7, 使用Pytorch2.0时出现如下错误:CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(), 经定位是nvidia-fabricmanager异常导致。
- 本文旨在介绍购买ModelArts Server后,如何高效便捷的进行资源配置,包括服务器的网络、存储、GPU/NPU软件、监控等, 并给出服务器配置完备的验证指南。 本文旨在介绍购买ModelArts Server后,如何高效便捷的进行资源配置,包括服务器的网络、存储、GPU/NPU软件、监控等, 并给出服务器配置完备的验证指南。
- 在华为云裸金属服务器GPU V100, 操作系统为EulerOS 2.9环境下,经常遇到服务器重启后,操作系统内核莫名其妙升级,导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用,只能卸载重新安装。针对这些内核升级带来的困扰, 本文给出详细的避免重启误升级内核的解决方案。 在华为云裸金属服务器GPU V100, 操作系统为EulerOS 2.9环境下,经常遇到服务器重启后,操作系统内核莫名其妙升级,导致系统上原安装的nvidia-driver等软件无法使用,只能卸载重新安装。针对这些内核升级带来的困扰, 本文给出详细的避免重启误升级内核的解决方案。
- 本文旨在GPU ANT1裸金属服务器(操作系统为euler2.9)上安装GPU驱动版本为515.105.01、CUDA版本为11.7.1; 最后使用pytorch2.0进行nvidia环境的验证。 本文旨在GPU ANT1裸金属服务器(操作系统为euler2.9)上安装GPU驱动版本为515.105.01、CUDA版本为11.7.1; 最后使用pytorch2.0进行nvidia环境的验证。
- 在GPU裸金属服务器上搭建基于DCGM+DCGM EXPORTER+PROMETHUS+GRAFANA, 实现对GPU指标的采集以及可视化展示解决方案。 在GPU裸金属服务器上搭建基于DCGM+DCGM EXPORTER+PROMETHUS+GRAFANA, 实现对GPU指标的采集以及可视化展示解决方案。
- 现阶段交付的算法产品,绝大多数涉及到数据库的使用。它承载的内容包括:用户权限管理、数据集信息、异步推论的结果、个性化配置等等。在OCR场景下,数据集体量通常较大(一个数据集几十万张图片),而数据库往往部署在客户共享数据库中(同时运行大量其他业务),甚至只能和算法镜像共享同一台服务器,因此在后台研发中尤其要关心数据库性能瓶颈。 现阶段交付的算法产品,绝大多数涉及到数据库的使用。它承载的内容包括:用户权限管理、数据集信息、异步推论的结果、个性化配置等等。在OCR场景下,数据集体量通常较大(一个数据集几十万张图片),而数据库往往部署在客户共享数据库中(同时运行大量其他业务),甚至只能和算法镜像共享同一台服务器,因此在后台研发中尤其要关心数据库性能瓶颈。
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