Quick deployment of GPU DL application_177

要快速部署基于GPU的深度学习应用，您可以遵循以下步骤进行操作：

1. 通过Serverless Devs部署GPU应用

• 编辑代码：确保您的应用代码中包含处理不同请求模式（如ping, gpu, cpu）的逻辑，例如示例中的Python脚本。

• Dockerfile配置：

  • 使用支持GPU的镜像作为基础镜像，例如registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/serverless_devs/nvidia-ffmpeg:latest。
  • 安装必要的依赖，如Python3和pip。
  • 复制应用文件到容器工作目录，并设置启动命令为您的应用入口。

• 构建与部署：

  • 运行s build -dockerfile ./code/Dockerfile构建镜像。
  • 执行s deploy部署至函数计算服务，选择使用本地配置以重复部署。

• 配置预留实例：

  • 使用s provision put -target 1 -qualifier LATEST命令配置预留一个GPU实例。
  • 查询实例状态，确认预留成功。

• 测试函数：

  • 获取函数触发器的访问地址。
  • 通过cURL命令测试，分别发送带有TRANS-MODE: cpu或TRANS-MODE: gpu头部的请求，验证CPU与GPU转码功能。

2. 通过CADT部署GPU云服务器

• 登录与创建：访问云速搭CADT控制台，新建应用并选择配备NVIDIA GPU的ECS实例，特别是在华北2（北京）可用区H。

• 配置实例详情：指定实例规格、镜像版本，并修改登录密码以增强安全性。

• 自定义安装脚本：在“实例自定义数据”中输入自动安装脚本，指定GPU驱动、CUDA、cuDNN版本以及是否安装AIACC-Training和AIACC-Inference等组件。

• 部署与验证：保存配置并执行部署。部署完成后，远程连接实例并通过命令nvidia-smi验证NVIDIA驱动是否安装成功。

以上步骤提供了两种不同的途径来快速部署基于GPU的深度学习应用，一种是利用Serverless Devs框架在函数计算上部署，另一种则是通过CADT直接创建和配置GPU云服务器。请根据您的具体需求和技术栈选择合适的方案进行操作。

请注意，实际操作时需替换示例中的占位符信息，如URL、密钥等，确保符合您的阿里云环境配置。