深度学习系统镜像(预装NVIDIA GPU驱动和深度学习框架)

简介:

深度学习系统镜像一键安装简单方便,无需手动安装GPU驱动和深度学习框架,码笔记分享阿里云深度学习操作系统镜像,这款镜像是免费使用的,基于CentOS 7.3 64位系统,预装NVIDIA GPU驱动、TensorFlow、MXNet开源深度学习框架:

CentOS 7.3(预装NVIDIA GPU驱动和深度学习框架)

深度学习镜像操作系统

  • 镜像来源:阿里云镜像市场
  • 预装软件:预装NVIDIA GPU驱动、TensorFlow、MXNet开源深度学习框架
  • 费用:免费使用

镜像详细说明

该镜像使用CentOS 7.3 64bit系统,预装NVIDIA GPU驱动(384.66),CUDA(8.0.61.2 including cuBLAS Patch 2),cuDNN(6.0.21) 预装TensorFlow 1.3.0,MXNet 0.11.0。

镜像使用方法

该镜像为阿里云GN4/GN5/GN5i系列实例专用,选购该镜像对应的ECS云服务器,免费安装镜像。如何使用该镜像?用户可以在基于该镜像创建的云主机实例上直接进行深度学习的训练和推理。使用方法很简单,创建GN4/GN5/GN5i系列云服务器:

  1. 选择ECS云服务器规格
    ECS云服务器有多种规格,要选择这个镜像支持的实例,该镜像支持的ECS实例规格有:GN4/GN5/GN5i系列。

如下图所示:
深度学习云服务器规格
码笔记选择的是GPU计算型gn5实例,该款ECS实例支持这款深度学习镜像。
需要注意的是该款ECS实例采用的是本地盘,本地存储有丢失数据风险,不适用于应用层没有数据冗余架构的使用场景,可以参考文档(本地盘详解 - 阿里云

  1. 选择“镜像市场”
    阿里云镜像市场

在镜像市场搜索“CentOS 7.3(预装NVIDIA GPU驱动和深度学习框架)”,该镜像免费,点“使用”即可。

该镜像支持的地域:华北1、华北2、华北3、华北5、华东1、华东2、华南1、华东2金融云、华南1金融云

综上,阿里云镜像市场提供了多种已经安装好GPU驱动及深度学习框架的镜像,选择镜像适用的GPU云服务器即可使用。

相关实践学习
在云上部署ChatGLM2-6B大模型(GPU版)
ChatGLM2-6B是由智谱AI及清华KEG实验室于2023年6月发布的中英双语对话开源大模型。通过本实验,可以学习如何配置AIGC开发环境,如何部署ChatGLM2-6B大模型。
相关文章
|
机器学习/深度学习 测试技术 PyTorch
深度学习之测量GPU性能的方式
在深度学习中,测量GPU性能是一个多方面的任务,涉及运行时间、吞吐量、GPU利用率、内存使用情况、计算能力、端到端性能测试、显存带宽、框架自带性能工具和基准测试工具等多种方法。通过综合使用这些方法,可以全面评估和优化GPU的性能,提升深度学习任务的效率和效果。
1048 5
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
如何搭建深度学习的多 GPU 服务器
如何搭建深度学习的多 GPU 服务器
如何搭建深度学习的多 GPU 服务器
|
机器学习/深度学习 测试技术 PyTorch
深度学习之测量GPU性能的方式
在深度学习中,测量GPU性能是一个多方面的任务,涉及运行时间、吞吐量、GPU利用率、内存使用情况、计算能力、端到端性能测试、显存带宽、框架自带性能工具和基准测试工具等多种方法。通过综合使用这些方法,可以全面评估和优化GPU的性能,提升深度学习任务的效率和效果。
1188 3
|
机器学习/深度学习 人工智能 调度
显著提升深度学习 GPU 利用率,阿里云拿下国际网络顶会优胜奖!
显著提升深度学习 GPU 利用率,阿里云拿下国际网络顶会优胜奖!
1050 7
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法框架/工具
为什么深度学习模型在GPU上运行更快?
为什么深度学习模型在GPU上运行更快?
|
持续交付 测试技术 jenkins
JSF 邂逅持续集成,紧跟技术热点潮流,开启高效开发之旅,引发开发者强烈情感共鸣
【8月更文挑战第31天】在快速发展的软件开发领域,JavaServer Faces(JSF)这一强大的Java Web应用框架与持续集成(CI)结合,可显著提升开发效率及软件质量。持续集成通过频繁的代码集成及自动化构建测试,实现快速反馈、高质量代码、加强团队协作及简化部署流程。以Jenkins为例,配合Maven或Gradle,可轻松搭建JSF项目的CI环境,通过JUnit和Selenium编写自动化测试,确保每次构建的稳定性和正确性。
213 0
|
机器学习/深度学习 并行计算 TensorFlow
GPU加速TensorFlow模型训练:从环境配置到代码实践的全方位指南,助你大幅提升深度学习应用性能,让模型训练不再等待
【8月更文挑战第31天】本文以随笔形式探讨了如何在TensorFlow中利用GPU加速模型训练,并提供了详细的实践指南。从安装支持GPU的TensorFlow版本到配置NVIDIA CUDA及cuDNN库,再到构建CNN模型并使用MNIST数据集训练,全面展示了GPU加速的重要性与实现方法。通过对比CPU与GPU上的训练效果,突显了GPU在提升训练速度方面的显著优势。最后,还介绍了如何借助TensorBoard监控训练过程,以便进一步优化模型。
2318 0
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
【从零开始学习深度学习】20. Pytorch中如何让参数与模型在GPU上进行计算
【从零开始学习深度学习】20. Pytorch中如何让参数与模型在GPU上进行计算
|
机器学习/深度学习 弹性计算 自然语言处理
【阿里云弹性计算】深度学习训练平台搭建:阿里云 ECS 与 GPU 实例的高效利用
【5月更文挑战第28天】阿里云ECS结合GPU实例为深度学习提供高效解决方案。通过弹性计算服务满足大量计算需求,GPU加速训练。用户可按需选择实例规格,配置深度学习框架,实现快速搭建训练平台。示例代码展示了在GPU实例上使用TensorFlow进行训练。优化包括合理分配GPU资源和使用混合精度技术,应用涵盖图像识别和自然语言处理。注意成本控制及数据安全,借助阿里云推动深度学习发展。
647 2
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法框架/工具
Anaconda+Cuda+Cudnn+Pytorch(GPU版)+Pycharm+Win11深度学习环境配置
Anaconda+Cuda+Cudnn+Pytorch(GPU版)+Pycharm+Win11深度学习环境配置