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如何在linux系统服务器进行部署并训练模型

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初级丹童

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 楼主| 发表于 2024-6-16 18:40:27 | 显示全部楼层 |阅读模式
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以下是我在腾讯云的免费gpu服务器上部署dfl软件并进行炼丹的全部命令,如果有需要的可以借鉴一下哦
https://cloud.tencent.com/login? ... .cloud.tencent.com/

mkdir DeepFaceLab_Linux
cd DeepFaceLab_Linux
conda create -n deepfacelab -c main python=3.7 cudnn=7.6.5 cudatoolkit=10.1.243
conda activate deepfacelab
git clone --depth 1 https://github.com/nagadit/DeepFaceLab_Linux.git
cd DeepFaceLab_Linux
git clone --depth 1 https://github.com/iperov/DeepFaceLab.git
python -m pip install -r ./DeepFaceLab/requirements-cuda.txt
python -c "import tensorflow as tf;print(tf.__version__)"
cd scripts/
chmod +x ./*
apt update
apt install libsm6
apt install libxrender1
apt-get install ffmpeg
#修改scripts里边的env.sh,将第二行conda activate deepfacelab注释掉,不然会报错
./1_clear_workspace.sh
#在/workspace/DeepFaceLab_Linux/DeepFaceLab_Linux/workspace中上传data_src.mp4及data_dst.mp4
./2_extract_image_from_data_src.sh
./3_extract_image_from_data_dst.sh
./4_data_src_extract_faces_S3FD.sh
./5_data_dst_extract_faces_S3FD.sh
./6_train_Quick96_no_preview.sh
./7_merge_Quick96.sh
./8_merged_to_avi.sh

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初级丹圣

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发表于 2024-6-16 20:01:27 | 显示全部楼层
这个应该是某大神的小号,哈哈
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初级丹圣

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万事如意节日勋章

发表于 2024-6-16 21:21:24 | 显示全部楼层
腾讯GPU有活动免费领吗
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 楼主| 发表于 2024-6-16 23:17:57 | 显示全部楼层
dhh520 发表于 2024-6-16 20:01
这个应该是某大神的小号,哈哈

过奖了,小丹童一枚而已
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 楼主| 发表于 2024-6-16 23:20:14 | 显示全部楼层
w7315511 发表于 2024-6-16 21:21
腾讯GPU有活动免费领吗

https://cloud.tencent.com/login? ... .cloud.tencent.com/
访问上边的链接进去有免费gpu可以领,有30小时的免费时间,gpu是16g的t4显卡,vscode云端ide使用很方便
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发表于 2024-6-17 00:03:15 | 显示全部楼层
尘埃 发表于 2024-6-16 23:17
过奖了,小丹童一枚而已

哈哈,
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发表于 2024-6-22 12:29:52 | 显示全部楼层
尘埃 发表于 2024-6-16 23:20
https://cloud.tencent.com/login? ... .cloud.tencent.com/
访问上边的链接进去有免费gpu可以领,有30小 ...

请教一下,在这个云上训练时,要怎么打开预览窗口
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发表于 2024-6-26 15:06:06 | 显示全部楼层
感谢楼主
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高级丹童

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发表于 7 天前 | 显示全部楼层
腾讯云能像阿里云或者AutoDL一样直接从阿里云盘和百度网盘里面下载文件吗?该怎么操作?
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发表于 7 天前 | 显示全部楼层
本帖最后由 朱雀陵光 于 2024-7-9 21:48 编辑

按照步骤部署后,一跑训练还是出错。
算力服务器是AutoDL,配置如下
RTX 2080 Ti x2 / 22 GB空闲/总量 0 / 10

每GPU分配
  • CPU:12 核,Xeon(R) Platinum 8336C
  • 内存:45 GB

硬盘
  • 系统盘:30 GB
  • 数据盘:50 GB ,可扩容 1900 GB

其它
  • GPU驱动:550.67
  • CUDA版本:≤ 12.4




3072f6849df7662426ffa56727c5f9c.png
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