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如何在无 GPU 的 macOS 上运行 Stable Diffusion
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1. 运行 Stable Diffusion 推荐配置 内存: 不低于 16 GB DDR4 或 DDR5 存储: 不低于 10 GB 可用空间 GPU: 不低于 6 GB 显存 N 卡 如果硬件达不到要求,也可以使用各种优化 fork 兼容更低配置的硬件,但生成时间会增长。 当前的开发主机配置为: 2.9 GHz 8-Core Intel Core i7 16 GB 2666 MHz DDR4 250 GB SSD 由于没有 GPU,生成图片时,

如何使用 kfctl 安装 Kubeflow
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1. 安装基础环境 安装 Kubernetes 参考链接:使用 Kubeadm 安装 Kubernetes 集群 。值得注意的是 Kubeflow 并不是对每个版本的 Kubernetes 兼容,system-requirements。 1 2 3 4 kubectl version Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"15", GitVersion:"v1.15.12", GitCommit:"e2a822d9f3c2fdb5c9bfbe64313cf9f657f0a725", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2020-05-06T05:17:59Z", GoVersion:"go1.12.17", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"} Server Version: version.Info{Major:"1", Minor:"15", GitVersion:"v1.15.12", GitCommit:"e2a822d9f3c2fdb5c9bfbe64313cf9f657f0a725", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2020-05-06T05:09:48Z", GoVersion:"go1.12.17", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"} 安装 kustomize 1 2 curl -s "https://raw.githubusercontent.com/kubernetes-sigs/kustomize/master/hack/install_kustomize.sh" | bash mv kustomize /usr/local/bin/ 1 2 3 kustomize version {Version:kustomize/v3.5.5 GitCommit:897e7b6e61e65188d846c32bd3af9ef68b0f746a BuildDate:2020-05-11T16:51:33Z GoOs:linux GoArch:amd64} 2. 安装 Kubefolow 确

使用 Docker 运行 Tensorflow
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前面写过一篇文档,如何在 CentOS 安装 GPU 驱动 ,这篇就来看看怎么利用 Docker 运行 Tensorflow 。 1. 检查当前 CPU 支持的 Tensorflow 版本 在不支持 AVX 指令的 CPU 上,运行 Tensorflow > 1.15 版本时,会报错,Illegal instruction (core dumped)。 执行检测命令: 1 2 3 cat /proc/cpuinfo | grep avx flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat

Container 和 AI 是 PaaS 未来的发展方向
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1. 关于 PaaS 1.1 什么是 PaaS PaaS 是平台即服务(Platform as a Service)的简称,平台即服务是一种云计算服务,提供运算平台与解决方案服务。PaaS 的出现加快了 SaaS 的发展,尤其是加快了 SaaS 应用的开发速度。比如,SaaS 开发时,使用 PaaS 平台统一提供的登录