GPU算力平台|在GPU算力平台部署Qwen-2通义千问大模型的教程

文章目录

一、GPU平台介绍
- 算力平台概述
二、人工智能应用开发需要GPU算力平台
GPU算力原理
- 账号注册流程
- Qwen-2通义千问大模型的部署
- - 登录/注册
  - 选择Settings
  - URL配置
  - 选择模型
  - 部署完成进行问答

一、GPU平台介绍

算力平台概述

GPU算力平台是一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台，属于软件和信息技术服务业。该平台为用户提供高性能、灵活可扩展的GPU算力服务，适用于机器学习、人工智能、视觉特效渲染等领域。其核心特点是高度可配置性和灵活性，能够根据实际工作负载需求定制计算能力，并提供多种型号的NVIDIA GPU，如RTX 4090、RTX 3090、A100和A800等，以满足不同场景下的计算需求。
平台采用Kubernetes原生云设计，针对大规模GPU加速工作负载进行了优化，使用户可以根据项目需求灵活调整计算资源。同时，平台支持按需付费模式，用户只需为其实际使用的计算资源付费，从而降低总体拥有成本（TCO）。此外，平台建立了完善的安全机制，保护用户数据和隐私，并通过先进的资源管理和调度技术确保服务的稳定性和可靠性。

二、人工智能应用开发需要GPU算力平台

GPU算力原理

GPU算力平台的核心在于其独特的架构和并行计算能力。GPU由多个流多处理器（SM）组成，每个SM包含大量CUDA核心，能够同时执行多个线程，实现高度并行化计算。此外，GPU还配备了专门的硬件加速器，如张量核心（Tensor Cores），用于加速深度学习中的矩阵乘法和卷积操作。
通过SIMD（单指令多数据）和SIMT（单指令多线程）机制，GPU实现了高效的并行计算。在SIMT模式下，多个线程可以共享相同的指令流但处理不同的数据，从而大幅提升计算效率。这种架构特别适合深度学习中的前向传播和反向传播过程，这些任务涉及大量的矩阵运算和激活函数计算，非常适合GPU的并行处理能力。
GPU具备多级内存层次结构，包括寄存器、共享内存、L1缓存、L2缓存和全局内存。不同级别的内存提供了不同的访问速度和容量。开发者可以通过合理使用共享内存和L1缓存来优化数据访问速度，减少延迟，进而提高整体性能。
常见的GPU编程模型有CUDA和OpenCL。CUDA是NVIDIA推出的专有编程模型，广泛应用于深度学习框架如TensorFlow和PyTorch。开发者可以利用这些编程模型编写高效的并行计算代码，充分发挥GPU的强大计算能力。

账号注册流程

在开始使用蓝耘GPU算力平台之前，用户需要完成账号注册流程。以下是关键步骤以及注意事项:

Qwen-2通义千问大模型的部署

登录/注册

1）第一次进入登录/注册页，以下是注册页面
在这里插入图片描述

默认账户：abc@de.com

默认密码：qwer1234

也可以注册一个新账号

选择Settings

2）进入首页后，在右上角，点击三个点“…”，在下拉菜单中选择Settings：
在这里插入图片描述

URL配置

3）在弹出的设置页面中，点击右侧的Connections，切换页面如下图所示，在输入框中输入Ollama Base URL：http://localhost:9999/，然后点击右侧的刷新按钮（红色圈出的），系统会弹出配置成功的提示框，最后点击页面下面的Save按钮，保存配置信息。
在这里插入图片描述