PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提供了强大的模型训练和推理功能。要在GPU上进行推理,你只需将模型和数据移至GPU即可。 安装教程: PyTorch的安装相对简单,你可以使用pip或conda进行安装。以下是使用pip安装PyTorch的示例代码: pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_...
将cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.4.30解压后的cuda文件夹下的3个目录(bin,include,lib)拷贝到中C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0中: 然后,就可以使用nvcc -V查看 是否安装成功: 3. 安装pyTorch 进入pyTorch官网 采用 pip install torch===1.7.1+cu110 torchvision===0.8.2+cu110 ...
使用PyTorch 官方工具 torchrun 能快速构建多进程推理架构 本示例为 GPT-2 student 模型封装了并行推理逻辑 是构建多线程、多用户 LLM 服务的底层骨架 后续可拓展支持 generate()、通信同步、接口调用封装等功能 本系列 GPT-2 分布式推理三部曲 第1篇:torchrun 多进程 GPT-2 推理实战:CPU/GPU 混合部署 第2篇:...
注意,首先你需要通过nvidia-docker启动并登录pytorch1.8.0的容器,使用docker启动将无法获取GPU信息。 GPU_ID=0 CONTAINER_NAME=onnxruntime_gpu_test nvidia-docker run -idt -p ${PORT2}:${PORT1} \ # 指定你想设置的映射端口;idt中的d表示后台运行,去掉d表示不后台运行 -v ${SERVER_DIR}:${CONTAINER_D...
回过头来我给Pytorch和onnx的测试也加上Warming up过程后,再测试对比二者的推理速度,发现在GPU下onnx的推理速度比Pytorch略有提升,使用TensorRT则相比于前两者在模型推理速度上有大幅度的提升。
export NCCL_DEBUG=WARN 错误1.docker容器内运行pytorch多gpu报错 RuntimeError: NCCL Error 2: unhandled system error 在启动容器的时候加上 -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 docker run --runtime=nvidia --net="host" -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 --shm-size 8g -it huangzc/reid:v1 ...
runtimeversion:N/AIsXNNPACKavailable:TrueVersionsofrelevantlibraries: [pip3]mypy-extensions==0.4.3[pip3]numpy==1.24.1[pip3]pytorch-triton==2.0.0+0d7e753227[pip3]torch==2.0.0.dev20230129+cu117[pip3]torchaudio==2.0.0.dev20230129+cu117[pip3]torchvision==0.15.0.dev20230129+cu117[conda]numpy...
GPU模式下运行pytorch代码报错,pytorch为2.2.1,NVIDIA驱动版本535.161.07 File "/home/devil/anaconda3/envs/sample-factory/lib/python3.11/site-packages/torch/_tensor.py", line 522, in backward torch.autograd.backward( File "/home/devil/anaconda3/envs/sample-factory/lib/python3.11/site-packages/torch...
ONXX的GitHub地址:https://github.com/onnx/onnx 1.2 Tensorrt介绍 C++ 库,用于加速 NVIDIA 的 GPU,可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理,支持 TensorFlow,Pytorch,Caffe2 ,Paddle等框架训练出的神经网络,可以优化网络计算TensorRT官网下载地址:https://developer.nvidia.com/zh-cn/tensorrt ...
在Python下onnxruntime-gpu加载 onnx 模型后,创建 seddion 进行数据推断,在第一次执行时会比之后执行耗时更久,需要资源更多。 代码语言:text AI代码解释 session = onnxruntime.InferenceSession(str(model_path), providers=[ "CUDAExecutionProvider", ...