一、注册AutoDL账号 AutoDL网址:https://www.autodl.com/ 二、挑选服务器 显卡型号:3090(24GB左右的显存差不多刚刚好) 内存:越大越好 最高支持CUDA版本:越新越好(需要记一下是否大于等于12.1,并且不要低于11.8) 硬盘:34B模型大概120GB,需要扩容数据盘到150GB,即扩容100GB 三、模型环境搭建及模型下载 点击Jupyte...
线程网络(Grid):若干线程块Block的网格,Grid是一维和二维的。 GPU有很多线程,在CUDA里被称为Thread,同时我们会把一组Thread归为一个Block,而Block又会被组织成一个Grid。 SM(StreamingMultiprocessor):GPU上有很多计算核心也就是SM,SM是一块硬件,包含了固定数量的运算单元,寄存器和缓存。在具体的硬件执行中,一个SM...
修改环境,将cuda的include和extras/CPUTI目录都加到g++的默认头文件搜索路径 echo "export CPLUS_INCLUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/include:/usr/local/cuda/include" >> ~/.bashrc echo "export CPLUS_INCLUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/include:...
随着版本的降低,glibc的问题消失了,前面说的关于cuda的错误又出现了,而且不是环境变量配置的问题,是低版本的tensorflow,需要使用cuda7.5,而服务器上的cuda8.0,无论怎么配置都是无用的,但是我如果升级tensorflow,cuda的版本是匹配了,glibc又不行了,这是一个无法解决的矛盾。 不得已请教了师兄,师兄建议直接用anaconda...
一、AutoDL和恒源云 这两家是目前市场上规模最大的两家，其中AutoDL总GPU规模在1w卡以上，恒源云的总...
AutoDL安装记录 (可以不配置自己的基础环境即只使用安装pytorch版本的一个步骤,但是PyTorch中torch、torchvision、torchaudio、CUDA 版本的关系必须对应,否则gpu不运行。) 点击终端 输入:vim ~/.bashrc,然后输入英文的i进行编辑,移动到文件的最后一行加上 source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh之后按Esc键,...
此外,还需要PyTorch用于深度学习模型的训练与推理,CUDA用于GPU加速,以及AutoDL CLI用于模型部署和管理。 通过AutoDL的自动化工具,用户可以快速搭建部署环境。首先,需要安装AutoDL CLI,并使用autodl init --env stable-diffusion命令进行环境初始化。然后,从官方模型库中下载预训练的Stable Diffusion模型,使用autodl download ...
✨技术细节 基本环境 框架:ComfyUI 核心框架 CUDA 版本:12.4 Pytorch 版本:2.5.1 Python 版本:支持 3.10 以上 ✨节点集成介绍 本镜像已集成以下 36 个优质自定义节点,每个节点都有其独特的功能,为 AI 绘画提供全方位支持。 节点名称 功能描述 ComfyUI_ControlNet_Aux 提供 ControlNet 的辅助功能,支持更精准的...
环境准备这里我们还是继续选择 AutoDL 云平台,使用 Python 3.8,CUDA 11.8 的镜像,这个镜像的环境满足项目要求。...if __name__ == "__main__": pre_process_images(f'/root/autodl-tmp/PTI/image_original') 同时修改 configs...### Input dir, where the images reside input_data_path = '/root/aut...
masterJohn大佬也会经常更新镜像,分享stable diffusion的最新模型和最新玩法,方便大家快速入手。另外记得给账号充值,开启实例需要花些钱,但是一台实例1.18/时相对来说还是挺便宜的 最后选择创建,等待创建完成,实例就会出现在自己的列表中。实例开启着会耗钱,不用的时候记得关闭 ...