简介pytorch多卡相应内容学习总结，本着勤能补拙的态度，希望能够更好地提升自我能力。1.服务器信息查询CPU查询#查看CPU信息cat/proc/cpuinfo|grep"physicalid"|uniq|wc-l#查看CPU个数cat/proc/cpuinfo|grep"cpucores"|uniq#查看CPU核数cat/proc/cpuinfo|grep'modelname'|uniq#查看CPU型号GPU查询#查看GPU信息sudodpkg--list|grepnvidia-*#查看驱动版本lshw-cvideo#查看显卡型号$lspci|grep-invidia#可以查询所有nvi
大家好，我是贺同学。一直以来密切关注ChatGPT的趋势，最近相关的话题可谓是热度不减，虽然从事互联网行业，但一直对LLM相关领域关注较少。最近的ChatGPT的火热，让我对LLM相关开源社区也关注了起来，相关的开源社区，也涌现了很多优秀的工作，吸引了很多人的关注。其中，大家比较关注的是Stanford基于LLaMA的 Alpaca 和随后出现的LoRA版本 Alpaca-LoRA。原因很简单，便宜。https://github.com/tloen/alpaca-lora Alpaca宣称只需要600$ 不到的成本（包括创建数据集），便可以让LLaMA7B达到近似text-davinci-00
因为工作需要最近在做虚幻引擎5.1这方面的部署，简单记录一下最近学习的一点知识。本文参考：虚幻引擎官网文档UE5像素流送原理及多用户公网部署小白教程202211022220一、像素流送介绍像素流送就是在云端服务器上运行虚幻引擎应用程序，通过WebRTC将渲染的帧和音频流送到浏览器和移动设备。通过像素流送可将打包的虚幻引擎应用程序在桌面PC或云端服务器上运行，也可包含少量虚幻引擎中自带的网络服务。使用者通过任意现代网络浏览器进行连接（电脑版或移动版），并从虚幻引擎应用程序流送渲染的帧和音频。不需要使用者安装或下载其他内容。操作类似于从YouTube或Netflix下载一个视频，区别是使用者可使用
Ubuntu系统实时查看CPU和GPU温度：方式一：lm-sensors安装lm-sensors：sudoaptinstalllm-sensors实时查看CPU和GPU的温度（每1s刷新一次）：watch-n1sensors其中，Core0、4、8…是CPU的核心，第一个温度值是当前的实时温度，high=100℃表示超过100℃就表示CPU温度高，crit=100℃表示超过100℃就CPU就会烧坏。方式二：psensorpsensor可以可视化得实时显示CPU、GPU的温度sudoapt-getinstallpsensor终端输入psensor，或者在应用程序中找到psensor的图标，就可以
一、环境配置全是windows下的版本cuda：11.111.411.7三个版本都试过，都是ok的cudnn：8.5.0onnxruntime：1.12.1relase版本onnxruntime-gpu下载完后可以看到里面的头文件和静态库动态库，onnxruntime不需要安装，下载完之后需要把头文件和库文件配置到工程中，下面有具体方法PSD:\tools\onnxruntime-win-x64-gpu-1.12.1>tree/fD:.│CodeSignSummary-e54fd8c5-34c1-462b-a8b2-0761efa3159d.md│GIT_COMMIT_ID│LICENSE│P
拒绝CPU，PyTorch如何切换GPU计算？问题的提出1.CPU_to_GPU——定义device对象2.CPU_to_GPU——.cuda()方法3.GPU_to_CPU——.cpuEnd补充：问题的提出写代码时非常困惑，明明下载了cuda支持包和PyTorch-GPU版本，进行NN和CNN时却是用CPU在进行计算（CPU利用率超90%，GPU利用率不到5%），如下图：首先我检查了PyTorch是否安装成功，输入命令print(torch.cuda.is_available())，返回值为True，说明PyTorch是安装成功了，这可让我有点捉急。看了许多文章终于解决了深度学习时CPU和G
通过AutoDL使用yolov5.7训练自己的数据集1.算力市场租用主机2.上传文件1.通过xshell上传代码2.通过JupyterLab上传代码3.修改代码4.开始训练5.结语1.算力市场租用主机AutoDL选择基础镜像创建之后2.上传文件点击开机，也可在更多里面选择无卡模式开机（此模式不能训练，但是可以上传文件且更便宜）。开机之后，上传代码可通过xshell工具或者可以通过快捷工具JupyterLab。我两种方法都来演示一遍。yolov5代码1.通过xshell上传代码复制登录指令原指令ssh-p26812root@region-8.seetacloud.com修改为sshroot@re
需要事先安装较新版本的cuda和cudnn，例如11.8+8.8在已经安装过cuda的机器上安装新版cudasdk和cudnn可参考前述：ubuntu安装多版本cuda11.411.8_Eloudy的博客-CSDN博客一，安装python3和pip3sudoapt-getinstallpython3sudoapt-getinstallpython3-pippip3--versionsudopip3install--upgradepip二，安装cpu版本的jax和jaxlib 使用pip官方源安装jax: sudopip3installjaxjaxlib 使用pip清华源安装jax:(
目录1平台2目标3步骤3.1驱动1更新apt软件源2使用apt安装驱动3重启计算机4验证3.2CUDA1CUDAToolkit安装2环境变量设置3POWER9设置4重启计算机5验证3.3cuDNN1配置临时环境变量2添加apt库3安装cuDNN和cuDNN示例程序4验证3.4nvidia-docker21添加nvidia-docker2的GPGKeys2添加nvidia-docker2的apt库3更新apt软件源4使用apt安装nvidia-docker25重启计算机6验证References1平台OS：Pop!_OS22.04LTS本文所有输入输出都是在Pop!_OS22.04LTS上的。P
翻译https://www.microway.com/hpc-tech-tips/nvidia-smi_control-your-gpus/内容收录https://www.cnblogs.com/caishunzhe/p/12668363.html大多数用户知道如何检查其CPU的状态，查看多少系统内存可用或找出多少磁盘空间可用。相反，从历史上看，保持GPU的运行状况和状态更加困难。如果您不知道在哪里看，甚至可能很难确定系统中GPU的类型和功能。值得庆幸的是，NVIDIA最新的硬件和软件工具在这方面取得了不错的改进。该工具是NVIDIA的系统管理界面（nvidia-smi）。根据卡的生成方式，可
