GPUを使用したC++とPythonの両方でのLlamaの処理方法
GPUを使用した並列処理: Llamaの処理を高速化するためには、GPUの並列処理能力を活用することが重要です。以下は、C++とPythonのそれぞれでGPUを使用してLlamaを処理するコード例です。>>More
GPUを使用した並列処理: Llamaの処理を高速化するためには、GPUの並列処理能力を活用することが重要です。以下は、C++とPythonのそれぞれでGPUを使用してLlamaを処理するコード例です。>>More
コマンドラインからの実行: NVIDIA-SMIの出力をファイルに保存するには、次のコマンドを使用します。nvidia-smi > output.txtこのコマンドは、nvidia-smiコマンドの出力をoutput.txtという名前のテキストファイルにリダイレクトします。ファイルが既に存在する場合は上書きされ、存在しない場合は新規作成されます。>>More
GPUデバイスの表示と選択 Linuxコマンドラインで以下のコマンドを使用して、システム上の利用可能なGPUデバイスを表示します。$ nvidia-smi上記のコマンドを実行すると、GPUデバイスのリストとそれぞれの詳細情報が表示されます。選択したいGPUデバイスのインデックスを確認し、後続のコードで使用します。>>More
NVIDIA-SMIログファイルの作成: NVIDIA-SMIのログファイルを作成するには、以下のコマンドを使用します:nvidia-smi --query-gpu=timestamp,name,utilization.gpu,utilization.memory,memory.total,memory.used,memory.free --format=csv,noheader,nounits -l <ログファイル名> &>>More