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Cuda für AMD - torch_AMD?

Kirby 21.08.2024 - 01:54 2591 29 Thread rating
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Kirby

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Wie im Titel stehe ich vor dem Problem, dass ich einige Modele nur mit Nvidia gpu betreiben kann. Lösungsförschläge für AMD hier sind erwünscht.
Ich kenn mich da eigentlich auch nicht genau aus.

E: Danke an den 1 Stern voter. Ich stehe hier vor einem Problem. Poste lieber was anstadt nur deinen einen Stern abzugeben!
Bearbeitet von Kirby am 21.08.2024, 02:38

Rogaahl

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pyTorch gibt es doch eh für ROCm?


Was ich so mitbekommen habe, läuft ROCm unter Linux einiges besser als Windows.

charmin

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Schick mal die konkreten Modelle bitte bzw. Links zum git repo.

Kirby

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Danke Roghaal. ROCM funktioniert nice. Ich hatte mit XFCE probleme wegen python. Da musste ich ein virtuelles environment anlegen. Mit python kenne ich mich halt noch net so aus.
Unter GNOME hat er nichts gemeckert wegen venv bzw. break system packages :)

@Charmin: Ich benutze ein paar Modelle von CivitAI, bin aber jetzt mit flux-schnell und flux-dev sehr zufrieden. Die Links dazu kann ich dir später gerne schicken.

Hier ein Flux-Schnell Bild:
click to enlarge
Bearbeitet von Kirby am 07.10.2024, 16:22

Kirby

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Aja. Es geht hier hauptsächlich um den GPU Support. Ich nutze gerne ComfyUI weils halt wie im Namen sehr komfortabel ist. Das geht unter Windows auch, halt nur mit Directml aber da nimmt er halt nur die CPU her. GPU support (AMD) dafür gibt leider nur für Linux mit ROCm. Nvidia Karten gehen unter Linux wie auch unter Windows.
So zum Vergleich:
Windows Directml (CPU): 40h/it
Linux AMD-GPU: 15s/it

Longbow

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Zitat aus einem Post von Kirby
Danke Roghaal. ROCM funktioniert nice. Ich hatte mit XFCE probleme wegen python. Da musste ich ein virtuelles environment anlegen. Mit python kenne ich mich halt noch net so aus.
Unter GNOME hat er nichts gemeckert wegen venv bzw. break system packages :)
...
Das venv hat den Vorteil, dass du mit den ganzen packages nicht dein "global" zumüllst und projektbezogen flott löschen/reinstallieren kannst. Mit deinem window manager hat das ungefähr so viel zu tun wie Super95 und dem aktuellen Radioempfang. ;)
https://docs.python.org/3/library/venv.html

Kirby

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Die Frage ist aber. warum geht es mit gnome ohne warnung um zumülung?

charmin

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Zitat aus einem Post von Kirby
Die Frage ist aber. warum geht es mit gnome ohne warnung um zumülung?

Weil vermutlich das Paket bei gnome fehlt?
Isses ein python Paket? Um welches geht es?

COLOSSUS

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GNUltra
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Die Frage beruht auf einer falschen Praemisse, weil dein Desktop Environment wenn dann nur hoechst koinzidienziell die richtigen Python-Dependencies fuer irgendeine genML-Chose mitbringt. Wenn du jedenfalls Dependencies via pip ziehst, solltest du dir ein venv goennen. Inzwischen ist das in Python einfach der (durchaus etwas traurige) Stand der Software-Verteilung :')

Kirby

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Nah ich verstehe das schon halbwegs, da kann man halt für jedes projekt die versionen der packages laden die man braucht. wenn man für ein anderes projekt ne andere version braucht isses logisch dass sich die packages streiten. keiner programmiert jeden code packageabh'ngig wie z.B import torch:x.xx
das macht kein mehscn und ist halt umständlich für jedes projekt

charmin

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Zitat aus einem Post von COLOSSUS
Die Frage beruht auf einer falschen Praemisse, weil dein Desktop Environment wenn dann nur hoechst koinzidienziell die richtigen Python-Dependencies fuer irgendeine genML-Chose mitbringt. Wenn du jedenfalls Dependencies via pip ziehst, solltest du dir ein venv goennen. Inzwischen ist das in Python einfach der (durchaus etwas traurige) Stand der Software-Verteilung :')

Oh ja. Ohne conda oder venv hauts dir an Vogel raus.
Grad im ML Bereich wo bestimmte Modelle bestimmte Versionen brauchen und die dann wieder exakt spezifische dependencies ham. Kannst da die Kugel geben. Einer der Gründe warum so ML zeugs oft mit dockerfile angeboten werden...

Kirby

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Ja lieber charmin wenn dich eh gut auskennst, warum fragst dann nach links? bist mir eh vorraus!

COLOSSUS

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Warum der angriffige Ton? Sinn des Subforums ist es ja, sich gegenseitig Tipps und Hilfestellung zu geben - ich bin sicher, charmin haette einfach nur gerne dein Problem vollumfaenglich auf seinem Eisen nachvollzogen, um dir beim Loesen besser helfen zu koennen.

Ist ja kein Python-Installations-CTF/keine Competition hier! ;)

daisho

SHODAN
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venv ist wohl best practice damit du dir halt nicht irgendein dev environment kaputt machst weil package X dort anders ist usw, spätestens wenn du an 2+ verschiedenen projekten arbeitest wird das dann interessant.

Rogaahl

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interrupt
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Ich habe nicht sehr viel Erfahrung damit, aber afaik gibt es für die meisten Projekte auch ready to run docker container.
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