Nvidia 系列 之 在 Ubuntu 22.04 中为 LLM 设置 Nvidia GPU

最新推荐文章于 2025-04-22 08:59:15 发布
最新推荐文章于 2025-04-22 08:59:15 发布
阅读量415 收藏
点赞数
分类专栏： NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 文章标签： ubuntu linux 运维
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iCloudEnd/article/details/140855477
版权

简介

随着 LLM（大型语言模型）越来越受欢迎，很多人问我如何设置家庭实验室来训练、微调或推理 LLM 模型。我们将发布几篇文章，介绍如何逐步设置不同 GPU 支持的单个实验室。
在这里插入图片描述

推荐文章

系列文章

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
适用于 LLM 推理的最佳 NVIDIA GPU：综合指南
iCloudEnd的博客
09-18 614
GPT-4、BERT 等大型语言模型 (LLM) 和其他基于 Transformer 的模型彻底改变了 AI 格局。这些模型需要大量计算资源进行训练和推理。选择合适的 GPU 进行 LLM 推理可以极大地影响性能、成本效益和可扩展性。在本文中，我们将探索最适合 LLM 推理任务的 NVIDIA GPU，并根据 CUDA 核心、Tensor 核心、VRAM、时钟频率和价格对它们进行比较。无论您是在设置个人项目、研究环境还是大规模生产部署，本指南都将帮助您选择最适合您需求的 GPU。
在 Ubuntu 22.04 上为 Nvidia GPU 安装 CUDA 12.4
iCloudEnd的博客
03-09 687
在本指南中，我们将系统地介绍在配备 Nvidia GPU 的 Ubuntu 22.04 系统上安装 CUDA 12.4 的过程。CUDA 或计算统一设备架构是 Nvidia 开发的强大的并行计算平台，用于提高计算密集型应用程序的性能。本文还将介绍 Nvidia 驱动程序、CUDA 工具包、用于深度学习的 cuDNN 和用于构建神经网络的 PyTorch 等基本软件组件的安装。通过遵循本指南，读者将获得为 GPU 加速计算设置强大环境的实践经验。
vllm框架大模型部署笔记
Gu_erye的博客
08-12 5322
注意：张量并行计算的并行度通常需要与指定的 GPU 数量保持一致。这是因为张量并行计算的核心思想是将模型的张量（如权重矩阵）分割成多个部分，并将这些部分分布到多个 GPU 上进行并行计算。：通过存储进程 ID，可以方便地管理和终止后台运行的程序。
使用 VLLM 部署 DeepSeek：基于 Ubuntu 22.04 + RTX 4090 + Docker 的完整指南
顺其自然~专栏
04-11 441
VLLM（Very Large Language Model Inference）是一个 高性能、优化显存管理 的大模型推理引擎。它的目标是最大化推理吞吐量，并降低显存消耗，让大语言模型（LLMs）在 单卡或多 GPU 服务器 上运行得更高效。VLLM 的核心优势：1）高吞吐量：支持批量推理，减少 token 生成延迟，高效 KV2）缓存管理：优化 GPU 显存，支持 更长的上下文3）多 GPU 支持：Tensor Parallel 加速推。
LLM大模型训练/推理的显卡内存需求计算
新缸中之脑
09-23 2799
无论你是从头开始训练 LLM、对其进行微调还是部署现有模型，选择合适的 GPU 对成本和效率都至关重要。在这篇博客中，我们将详细介绍使用单个和多个 GPU 以及不同的优化器和批处理大小进行 LLM 训练和推理时 GPU 要求的所有信息。计算机处理器由多个决定性电路组成，每个电路都可以处于关闭或打开状态。就内存而言，这两种状态由 0 或 1 或位表示。一组八位称为一个字节。1 个字节可以表示零（00000000）和 255（11111111）之间的数字，或 28（等于 256 个不同位置）。
vLLM CPU和GPU模式署和推理 Qwen2 等大语言模型详细教程
老牛啊
08-11 4085
vLLM默认并不支持纯CPU模式部署和推理模式，老牛同学应网友要求，根据vLLM官网整理vLLM在CPU模式下如何部署和推理大语音模型，并以Qwen2为了进行验证和演示……
【杂记】vLLM如何指定GPU单卡离线推理
LZXCyrus的博客
11-19 4023
vLLM如何指定GPU单卡/多卡离线推理
vllm指定gpu序号
qq_52024723的博客
10-30 1917
如果想要指定vllm serve 运行的1号gpu，不能仅仅在前面加CUDA_VISIBLE_DEVICES=1；还需要在参数里指定device = cuda,因为不指定的话默认device是auto。
Ubuntu 22.04部署英韦达的ISSAC
03-21
引用[2]提到了在Ubuntu 22.04中为LLM设置NVIDIA GPU，特别是安装RTX3080的步骤，这可能涉及到驱动安装。引用[3]给出了安装构建工具的命令，可能是在配置环境时需要的。而引用[1]提到了安装Ubuntu 22.04时遇到启动...
GPU 编程新时代：NVIDIA 终于为 CUDA 添加原生 Python 支持 今年，NVIDIA 全力以赴，明确表示 Python 将成为其 CUDA 并行编程框架中的一等公民
最新发布
iCloudEnd的博客
04-22 138
多年来，NVIDIA 为 GPU 计算开发的软件工具包 CUDA 一直缺乏对 Python 的原生支持。但这种情况终于有所改变。在最近的 GTC 大会上，NVIDIA 宣布 CUDA 工具包将提供原生支持并与 Python 完全集成。换句话说，开发人员现在可以使用 Python 直接在 GPU 上运行算法计算。在 NVIDIA 内部，他们已经将 2025 年定为“CUDA Python 年”，这一标签已在公司上下达成共识，并成为今年 GTC 大会的核心主题。
使用 Ollama 、 DeepSeek和QWEN的模型上下文协议 (MCP) ，使用本地 LLM 教程的 MCP 服务器
iCloudEnd的博客
04-06 541
模型上下文协议：MCP 服务器据称是 AI 领域的下一个重大改变者，它将使 AI 代理变得比我们想象的更加先进。MCP 或模型上下文协议由 Anthropic 去年发布，它可以帮助 LLM 连接软件并对其进行控制。但有一个问题大多数 MCP 服务器都与 Claude AI 兼容，尤其是 Claude AI 桌面应用程序，但它们有自己的限制。有没有办法我们可以使用本地 LLM 运行 MCP 服务器？
利用免费 GPU 部署体验大型语言模型推理框架 vLLM
2201_75499313的博客
03-23 2705
vLLM 是一个快速且易于使用的 LLM（大型语言模型）推理和服务库。vLLM 之所以快速，是因为：最先进的服务吞吐量通过高效管理注意力键和值内存连续批处理传入请求使用 CUDA/HIP 图快速模型执行量化：GPTQ[1]、AWQ[2]、SqueezeLLM[3]、FP8 KV 缓存优化的 CUDA 内核vLLM 灵活且易于使用，因为它：与流行的 HuggingFace 模型无缝集成通过各种解码算法提供高吞吐量服务，包括并行采样、波束搜索等支持分布式推理的张量并行性支持流式输出。
使用vLLM serve 为什么还是使用gpu0 ，怎么才能平均
keyboard专栏
11-03 2263
通过以上步骤，你应该能够让 vLLM 在多 GPU 上平均负载。如果还有问题，建议查阅 vLLM 的官方文档或 GitHub 问题跟踪页面，以获取更多关于多 GPU 使用的建议和解决方案。
Ubuntu 22.04 配置LLM大语言模型环境
flymyd的博客
12-22 3515
本文介绍了清洁安装的Ubuntu Server 22.04 LTS安装NVIDIA显卡驱动、CUDA 12.1、cuDNN的方法及ChatGLM3、百川2、FastChat等大语言模型的部署使用方法。
Ubuntu使用 NVIDIA GPU 和 CUDA 设置 LLM 的训练、微调和推理
知来者逆的博客
06-22 1500
近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进步，其核心是图形处理单元（GPU）和并行计算平台的强大组合。大模型如 GPT、BER能够理解和生成具有前所未有的流畅性和连贯性的类人文本。然而，训练这些模型需要大量的数据和计算资源，因此 GPU 和 CUDA 是这一努力中不可或缺的工具。这个博客演示了在 Ubuntu 上设置 NVIDIA GPU 的过程，涵盖 NVIDIA 驱动程序、CUDA 工具包、cuDNN、PyTorch 等基本软件组件的安装。
vllm部署模型推理后怎么释放或者关掉占用的gpu资源
weixin_43744732的博客
05-21 6473
这里要代码释放gpu资源就需要实现close函数去手动关闭了，官方vllm目前没有实现关闭的函数，且目前vllm版本为vllm==0.4.0.post1。如果需要关闭占用的gpu资源直接关掉这个python进程就可以了。调用直接用http请求。
ubuntu下ollama/vllm两种方式在本地部署Deepseek-R1
qq_41776136的博客
02-12 2017
今年过年，deepseek一下子爆火，导致我前段时间好好用的官网直接挤爆了，一直转圈圈到没心思过了，天天挂热搜，直接导致我的科研工作受阻（dog），好吧，话不多说，看看怎么在本地部署deepseek丝滑享受以及白嫖一下api体验>_<!部署环境：系统：ubuntu22.04显卡：一张4090,24G显存。
ubuntu系统vllm部署deepseek-70B(DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B)
qq_38988216的博客
02-14 6127
假设下载到 ~/Downloads/cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.tar.xz。--served-model-name deepseek-70b # API中的模型名称。--gpu-memory-utilization 0.85 \ # 显存利用率。--trust-remote-code \ # 如果模型需要自定义代码。# 例如DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型。# 例如deepseek-r1-awq量化模型。
指定python使用的GPU序号
vah101的专栏
01-09 1132
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 app.py
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

知识大胖

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值