vim docker-compose-windows.yaml # change CUDA_VISIBLE_DEVICES to your gpu device id error:docker-credential-desktop not installed or not available in PATH 由于我们是之前安装的docker,然后再安装的docker-compose,所以在安装了docker-compose之后,导致.docker/config.json文件中配置不对,即credsStore而不是cred...
部署ChatGLM3-6B需要高性能CPU或GPU,推荐显存32G的V100或4090 GPU。 可以使用Docker镜像简化环境配置过程。 模型加载与训练参数配置: 加载预训练的ChatGLM3-6B模型。 选择合适的优化器、学习率、训练轮数等超参数。 开始训练与验证评估: 运行训练脚本,开始微调过程。 定期验证模型在验证集上的表现,防止过拟合。 根...
2、在Docker Destop中启动k8s失败 { "builder": { "gc": { "defaultKeepStorage": "20GB", "enabled": true } }, "debug": false, "experimental": false, "features": { "buildkit": true }, "insecure-registries": [], "registry-mirrors": [ "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn", "http...
步骤二:创建Docker运行环境 安装Docker。 在Alibaba Cloud Linux 3上安装Docker可以参考安装Docker并使用(Linux)。 运行以下命令,确保Docker守护进程已经启用。 sudo systemctl status docker 运行以下命令,创建并运行PyTorch AI容器。 AC2提供了丰富的AI场景下的容器镜像,其中就包括针对AMD优化的PyTorch镜像,可以使用该镜像...
拉取Docker仓库下的nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.02-py3,以此作为基础镜像,安装torch,transformers,sentencepiece等Python依赖构建一个新的镜像,下文中统一命名为triton_chatglm3_6b:v1,基础环境构建有疑问的读者可以翻阅笔者往期的文章,在本篇中此内容略过。
【chatglm3】(1):docker本地部署,支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和 Agent 任务 20:38 【chatglm3】(2):使用docker运行最新chatglm3-6b,对外的http服务,使用python代码执行函数调用,查询北京天气代码演示和说明 12:46 【chatglm3】(3):在AutoDL上,使用4090显卡,部署ChatGLM3API服务...
1.docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-ubuntu20.04-dtk23.10-py310 2.docker run -dit --network=host --name=torch1.13.1-py310 -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/ -v /data:/data --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=hos
这里你可以选择 Conda,也可以选择pyenv,或者docker。我选的方案是:pyenv 自动完成安装Pyenv # 自动完成安装curl https://pyenv.run | bash• 1• 2 需要配置一下环境变量 Bash echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrcecho 'command -v pyenv >/dev/null || export PATH="$PYENV_ROOT...
在Alibaba Cloud Linux 3上安装Docker可以参考安装Docker并使用(Linux)。 运行以下命令,确保Docker守护进程已经启用。 sudo systemctl status docker 运行以下命令,创建并运行PyTorch AI容器。 AC2提供了丰富的AI场景下的容器镜像,其中就包括针对AMD优化的PyTorch镜像,可以使用该镜像快速创建一个PyTorch运行环境。 sudo dock...
【大模型知识库】(1):设计开源项目,docker部署mysql,seilisearch,milvus,fastchat的ChatGLM3,BGE-zh模型 1773 -- 22:41 App 【xinference】(8):在autodl上,使用xinference部署qwen1.5大模型,速度特别快,同时还支持函数调用,测试成功! 2412 -- 24:17 App 【大模型研究】(1):从零开始部署书生·浦语2-20B大...