Ubuntu22.04LTS一、下载官网下载CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper建议下载runfile的文件格式二、安装终端执行sudochmod+xcuda_12.1.0_530.30.02_linux.runsudo./cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run如果报错Failedtoverifygccversion.Seelogat/var/log/cuda-installer.logfordetails.sudochmod+xcuda_12.1.0_530.30.02_linux.runsudo./cuda_12.1.0_53
发布仅2天，CodeLlama再次引爆AI编码的变革。还记得Meta在CodeLlama论文中出现的能够全面持平GPT-4的神秘版本UnnaturalCodeLlama吗？大佬Sebastian在自己博客里做出解释：是使用了1万5千条非自然语言指令对CodeLlama-Python34B进行微调之后的版本。图片Meta通过在论文里隐藏这样一条非常隐蔽的信息，似乎是想暗示开源社区，CodeLlama的潜力非常大，大家赶快微调起来吧！于是刚刚，基于CodeLlama微调的WizardCoder34B，在HumanEval基准上，直接打败了GPT-4。图片具体来说，WizardCoder以73.2%
昨天，Meta开源专攻代码生成的基础模型 CodeLlama，可免费用于研究以及商用目的。CodeLlama系列模型有三个参数版本，参数量分别为7B、13B和34B。并且支持多种编程语言，包括Python、C++、Java、PHP、Typescript(Javascript)、C#和Bash。Meta提供的CodeLlama版本包括：CodeLlama，基础代码模型；CodeLlama-Python，Python微调版；CodeLlama-Instruct，自然语言指令微调版。就其效果来说，CodeLlama的不同版本在HumanEval和MBPP数据集上的一次生成通过率（pass@1）都超越
Ubuntu20.04系统安装CUDA前言一、CUDA是什么二、步骤1.先查看有没有安装CUDA在终端输入命令2.若没有，查看有没有安装显卡驱动3.查看Driver对应的CUDAversion4.[到cuda-toolki-archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive),下载对应的cuda5.修改环境变量总结前言笔者最近在做深度学习和感知方面的一个学习，需要用到CUDA来加速，所以安装了CUDA，在这里总结了一下。一、CUDA是什么cuda是ComputeUnifiedDeviceArchitecture的缩写。中文叫统一
Windows安装CUDA及cuDNN前言1.第一次安装CUDA2.第N次安装CUDA一、CUDA1.查询CUDA版本2.下载CUDA3.安装CUDA4.配置CUDA环境变量5.检查CUDA是否安装成功二、cuDNN1.cuDNN版本的查询及下载2.安装cuDNN3.配置cuDNN的环境变量4.检查cuDNN是否安装成功三、查询CUDA及cuDNN的版本1.查询CUDA的版本2.查询cuDNN的版本前言1.第一次安装CUDA在第一次安装CUDA之前，建议大家先看一下目前电脑里都存在哪几个NVIDIA软件，这样即便后续要卸载CUDA，也能区分哪些是本来就存在的，不可卸载，哪些是后来安装的，可以卸
一、使用新版的vscode。这里不在赘述安装过程。二、安装插件，JavaScriptDebug。这个插件应该是默认就有的，新版vscode去掉了DebuggerforChrome这个插件。三、在vscode,运行和调试页面进行配置。点击齿轮出现launch.json编辑页面，webRoot默认是上图注销掉的地方。webRoot改为你的项目文件路径。这一步可以保证调试时通过你写的代码，否则无法击中断点。url改为npmrundev（npmrunserve）后的IP地址端口号。四、先执行命令npmrundev或npmrunserve启动你的项目。再到运行和调试窗口选择你需要的配置，点击绿色箭头启动
在Linux下可通过core文件来获取当程序异常退出(如异常信号SIGSEGV,SIGABRT等)时的堆栈信息。coredump叫做核心转储，当程序运行过程中发生异常的那一刻的一个内存快照，操作系统在程序发生异常而异常在进程内部又没有被捕获的情况下，会把进程此刻内存、寄存器状态、运行堆栈等信息转储保存在一个core文件里，叫coredump。core文件是程序非法执行后coredump后产生的文件，该文件是二进制文件，可以使用gdb、elfdump、objdump打开分析里面的具体内容。产生coredump的可能原因：(1).内存访问越界；
我有以下脚本尝试打印出给定C++文件中的所有AST节点。当在包含普通包含的简单文件(同一目录中的头文件等)上使用它时，这很好用。#!/usr/bin/envpythonfromargparseimportArgumentParser,FileTypefromclangimportcindexdefnode_info(node):return{'kind':node.kind,'usr':node.get_usr(),'spelling':node.spelling,'location':node.location,'file':node.location.file.name,'exte
导语：同一个镜像在不同的显卡驱动的机器上无法使用gpu。报错Error803:systemhasunsupporteddisplaydriver/cudadrivercombination查看2个镜像对应的cudadriver同镜像tagge2206300210宿主机驱动465.27镜像cudadriver是465.27同镜像tagge2206300210宿主机驱动470.63镜像cudadriver是465.27这里宿主机的driver挂进去自己修改了软链。令一个镜像tagonly_cta220630宿主机驱动465.27镜像cudadriver是470.63这里宿主机的cudadriver
