pod GPU指定显卡 指定使用gpu 目录1. 命令讲解2. 高效使用大家使用的服务器中有多个GPU,而这个大服务器又在被很多人使用,比如你的课题组的同学。为了资源合理分配,不占用别人正在使用的GPU,我们可以指定自己要使用的GPU组(也就是在你的代码中使用的某一个或某几个GPU),这样就很有效的避免了GPU的资源占用,实现资源的最大化,也不用因为占用特别
nohup docker run --gpus '"device=0"' -p 9502:8501 -p 9002:8500 --name translate_enzh_bpe -v /home/tmx/rd/org/BPE_seg/train_dir/export/Servo:/models/translate_enzh_bpe -e MODEL_NAME=translate_enzh_bpe tensorflow/serving:1.14.0-gpu & args: --gpus: 指定gpu -p 端口映射 --name...
import torch.nn.functional as F # 检查是否有可用的GPU device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 输出是否使用GPU if device == 'cuda': print(f"CUDA 可用。使用 GPU: {torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())}") else: print("CUDA 不可用。使用 CPU。"...
SentenceTransformerTrainer使用datasets.Dataset或datasets.DatasetDict实例进行训练和评估。你可以从 Hugging Face 数据集中心加载数据，或使用各种格式的本地数据，如 CSV、JSON、Parquet、Arrow 或 SQL。SentenceTransformerTrainerhttps://sbert.net/docs/packagereference/sentencetransformer/SentenceTransformer.html#sentencetra...
本文使用huggingface的datasets库和faiss库实现对千言数据集中文论文的检索,从结果看,检索效果很不错,最后会给出一些例子。 需要用到的工具库包括: datasets transformers sentence-transformers faiss(faiss-gpu对应gpu检索,faiss-cpu使用cpu检索) 检索系统构建方法: datasets加载数据,使用内存映射技术实现快速加载和读取海量...
要运行这个最后的示例,你需要一台性能较好的电脑。你得有一块配备至少10GB显存的GPU,或者至少32GB的内存,以便在CPU上保有模型并进行推理。 注:使用CPU的朋友们请注意,有更轻量的版本,我还没试过这些版本。 你在这篇文章里会看到什么: 如何从Vicuna或任何基于LLama的模型中提取嵌入 ...
使用HTTPS 协议时,命令行会出现如下账号密码验证步骤。基于安全考虑,Gitee 建议配置并使用私人令牌替代登录密码进行克隆、推送等操作 Username for 'https://gitee.com': userName Password for 'https://userName@gitee.com':#私人令牌 Sentence Transformers: Sentence Embeddings using BERT / RoBERTa / DistilBERT ...
从 v3.0 开始,该方法将使用 [`SentenceTransformerTrainer`](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/trainer.html#sentence_transformers.trainer.SentenceTransformerTrainer) 作为后端。这意味着你的旧训练代码仍然应该可以工作,甚至可以升级到新的特性,如多 GPU 训练、损失记录等。然而,新的训练...
这也是堡垒机现在为什么这么受欢迎的原因之一，不过使用堡垒机也是会遇到各种问题的，管理员在公司内部需要...
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