前言以下是接触云服务器，如何一步步的实现炼丹之旅本文主要内容是在服务器上部署 stable diffusion，实现自由炼丹之路。缘由，奈何本人的电脑显卡是1050，只有2g显存。在炼丹的途中动不动就炸炉(CUDA out of memory)，可把我急坏了。在炼丹的路上，缺少好的丹炉，着实是让学徒级炼丹师的自己，走的更加艰难。无奈之下，只有斥巨资购买 GPU 云服务器，安装个远程版本的，开启炼丹
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2023-08-26 15:21:48
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随着云计算、大数据、物联网等新技术的广泛应用，各行业数字化转型加速落地，移动云顺应时代的更迭，全面升级GPU云主机GACS，聚焦可行性云资源，致力于为更多企业提供稳定安全的运行业务，真正为高效工作赋能，打造云时代值得信赖的服务商。 加速数字运算能力，赋能企业上云上云是企业数字化转型的“必选题”，云主机更是
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2023-08-08 13:56:55
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目录基本框架安装软件Jupyter Notebook相关操作1.添加虚拟环境1.1 通过已有的虚拟环境包1.2 通过prompt新建新的虚拟环境1.3 在Jupyter Notebook中增加kernel1.4 删除虚拟环境1.5 whl文件安装第三方库2.检查GPU使用Spyder相关操作 基本框架阿里云GPU服务器，实例为异构计算GPU/FPGA/NPU > GPU虚拟化型，4vcpu
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2023-09-05 11:10:48
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1.创建云服务器1.1注册滴滴云首先注册滴滴云，并进行实名认证，否则无法创建云服务器。点击“控制台”，进入控制台页面。1.2选择配置点击快速创建云服务器(DC2)，显示出云服务器配置列表。云服务器配置选择：付费方式：按时长。包月价格过高。可用区：广东1区。理论上北京区更好，但是北京区GPU服务器太差。服务器类型：GPU云服务器，通用型P100。镜像：标准镜像，这里我选择已经安装好CUDA的版本。配
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2023-07-31 23:40:02
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1. 官网注册打开FloydHub官网，注册。绑定信用卡，可免费获得2h的GPU和20h的CPU资源以及10G内存。2. 安装 Floyd CLIFloyd CLI 是基于 Python 的命令行工具，能够让我们通过终端访问 FloydHub 。安装Floyd CLI的官方文档给出以下两种安装方式：
conda install -y -c conda-forge -c floydhub fl
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2024-03-28 21:50:25
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开始机器学习的同学可能都知道：机器学习，特别是深度学习，在GPU上数据处理比在CPU上要快得多，少则几倍，多则几十上百倍的差距。以前有人会因为深度学习而购入高端的Nvidia显卡，现在好了，Google开放了旗下的GPU云计算平台，而且还是免费的。Google推出的免费深度学习云计算平台称作Google Colaboratory。Google Colab提供的免费GPU为Tesla K80 GPU
本文介绍如何使用 Windows GPU 云服务器，通过云服务器控制台搭建深度学习环境。实例环境实例类型：GN8.LARGE56
操作系统：Windows Server 2019 数据中心版 64位 中文版CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v4 @2.40GHz 2.40GHz * 6vCPUsRAM：56GBGPU：Tesla P40 * 1驱动及相关库、软件版本
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2023-08-08 12:05:57
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2015年，UCloud在国内云厂商中首先推出了K80-GPU云主机。此后，我们又相继推出了P40、V100等GPU云主机、定制化物理机以及UAI-Train、UAI-Inference等以GPU为基础的AI产品，为人工智能用户持续创造价值。如今，我们更进一步，推出专门的GPU可用区。通过对架构精裁，其相比于普通可用区，GPU价格降低20%，带宽价格降低64%，并支持10G/25G物理网络和V
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2024-04-24 11:26:06
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本教程仅供个人学习用，有什么问题也欢迎提出和讨论。引言笔者是从慕课网的视频一步步把老师的过程扒下来的，第一次写教程，若有错误可指出，有好的操作也可以分享。浏览器建议使用Chrome，很多相关的API或者环境配置在tensorflow官网都可以查询到，视频资源推荐B站。需要用到的linux命令， cd ，ls ，sh，vim ，nohup，wget ，sudo等，需要用到的vim 命令：按下i进入编
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2024-05-13 20:16:56
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对象是做人工智能NLP的，让我也有一些兴趣想学一下，做个简单的小应用玩玩，但是macbook显然不适合跑模型，没有一块好的GPU真是没法学啊！知乎上看到说自己学(无人指导) + 没卡 = 天坑，深以为然，我还差个卡。另外这几年深度学习的风潮让人工智能专业增加，很多高校实验室GPU资源都不足，采购流程复杂，私人现在购买GPU价格一言难尽。所以整理了一份租用GPU云服务器的平台对比，包含我能找到的大部
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2023-07-24 20:58:17
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作者：Saurabh Bodhe假设你有一台带有GPU的裸机,当然如果有些配置是预先设置好的，可以跳过下面部分教程。此外，我还假设你有一个NVIDIA的显卡,我们在本教程中只讨论如何配置TensorFlow,也就是目前最受欢迎的深度学习框架(向谷歌致敬!) 安装CUDA驱动程序CUDA是NVIDIA开发的一个并行计算平台，是搭建TensorFlow的基本前提。但是我们后面会提到，实际上最好使用逆
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2023-09-06 12:27:51
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前言NVIDIA GPU 可以大大加快 Deep Learning 任务的运行速度；同时， GPU 资源又是十分昂贵的，需要尽可能提高 GPU 资源的利用率。为了解决上述问题，一个更合理的思路是利用 Mesos 将 GPU 资源汇聚成资源池来实现资源共享，并借用 Docker 交付深度学习的 runtime 环境，很好的解决了上述问题。清华大学交叉信息研究院开放计算项目实验室（ OCP 实验室）基
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2023-12-18 22:55:37
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目录前言需求为啥用LXCLXC的宿主机配置安装基础配置配置ZFS配置LXD新建容器显卡资源配置共享目录挂载nvidia-uvm端口转发进入容器内部容器内部配置显卡驱动安装SSH配置个人配置使用ssh连接scp文件传输运行程序参考文献结语 前言前段时间进了一台四路Titan_x的工作站，这么好的丹炉好想要霸占它鸭，显然这是不存在的= - \ ，所以本着共产主义精神，要把它配成一台服务器，让大家能够
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2024-02-06 16:24:42
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pycharm的解释器配置：train.py的参数设置其中weights cfg data hyp是需要设置的，batch-size过大可能会报错显卡显存不足，workers可以参考weights权重文件就用上面的链接下载即可，上传到服务器上。我只使用了yolo7.pt，有兴趣可以试试别的权重文件，不过可能会用到train_aux.py。cfg和hyp yolov7模型文件使
云计算到目前为止架构主要可分为四层，首先：显示层，多数据中心云计算架构这层主要是用于以友好的方式展现用户所需的内容，并会利用到下面中间件层提供的多种服务，主要有五种技术：HTML：标准的Web页面技术，现在主要以HTML4为主，但是将要推出的HTML5会在很多方面推动Web页面的发展，比如视频[1]和本地存储等方面。JavaScript：一种用于Web页面的动态语言，通过JavaScript，能够
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2023-08-10 16:26:48
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矩池云是一个专业的国内深度学习云平台，拥有着良好的深度学习云端训练体验。
矩池云是一个专业的国内深度学习云平台，拥有着良好的深度学习云端训练体验。在性价比上，我们以 2080Ti 单卡为例，36 小时折扣后的价格才 55 元，每小时单价仅 1.52 元，属于全网最低价。用户体验上，平台为用户提供了公开数据集、案例、预装环境、高速网盘等配套设施和数据，让用
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2023-07-12 14:07:01
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by Kenny BastaniSunday, July 12, 2015 This blog series will introduce you to some of the foundational concepts of building a microservice-based platform using Spring Cloud and Docker. 本系列文章将
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2024-08-25 08:14:18
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大学时候想搞一套云主机部署自己项目，奈何资源匮乏导致兴趣大减。工作半年恰逢疫情最近感觉有点荒废，摸鱼之余想起以前的壮志豪情，不禁感触。动手吧~ 现在云主机都对大学生极大优惠，还是能搞一搞的。话不多说，上云-- 部署在线个人网站无非是购买云主机、申请域名、购买DNS解析服务（有的购买域名赠送）、搭建项目环境、部署项目、访问测
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2023-11-21 20:32:24
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第一部分云计算平台Openstack介绍 一、 什么是云计算 云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么
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2024-03-01 13:44:51
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GPU和CPU的区别设计目标CPU：处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理GPU：处理类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据，不需要被打断的纯净的计算环境GPU的主要参数解读显存占用GPU利用率核心(显示芯片) 性能好坏直接决定了显卡性能的好坏 主要任务就是处理系统输入的视频信息并将其进行构建、渲染等工作核心频率 显示核心的工作频率 其工作频率在一定程度上可以反
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2023-08-30 19:19:35
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