一、安装pip和vimsudoapt-get-yinstallpython3-pipvimgit二、配置pip源mkdir~/.pip&&vim~/.pip/pip.confpip.conf[global]index-url=https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple[install]trusted-host=mirrors.cloud.tencent.com三、安装显卡驱动和pytorch #rocm5.4.2需要Ubuntu内核5.15+$cd~&&uname-srmvUbuntu22.04+rocm5.4.2$wgethttps://rep
Ubuntu20.04RTX4090显卡深度学习环境配置（Nvidia显卡驱动、CUDA11.6.0、cuDNN8.5）一、安装Nvidia显卡1.1输入显卡型号查看支持显卡驱动的版本1.1.1英伟达中国驱动官网1.1.2输入显卡型号查询1.1.3查看搜索结果1.2下载安装Nvidia1.2.1方法一1.2.1方法二二、安装CUDA11.6.02.1检测自己电脑GPU是否兼容CUDA（N卡支持）2.2进入CUDA官网2.3下载安装CUDA11.6.02.4安装CUDA11.6.0后的配置2.5利用测试CUDA的samples来测试cuda安装是否成功三、安装cuDNNv8.5.0(August
一.前言1.你可能需要安装cuda。下面附上了一个安装cuda的教程。在ubuntu安装cuda10.1和cudnn（亲测有效）2.你的nvidia驱动、GPU本来可以用的，但突然不能用了，可能是ubuntu内核版本升级后造成的问题。下面是对应的解决办法。解决NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn‘tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.Makesure的报错(亲测有效)二.安装nvidia驱动的教程1.先把之前的nvidia卸载干净:sudoapt-getremove--purgenvidia*2.执行以下命令:sudoapt-getup
一.前言1.你可能需要安装cuda。下面附上了一个安装cuda的教程。在ubuntu安装cuda10.1和cudnn（亲测有效）2.你的nvidia驱动、GPU本来可以用的，但突然不能用了，可能是ubuntu内核版本升级后造成的问题。下面是对应的解决办法。解决NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn‘tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.Makesure的报错(亲测有效)二.安装nvidia驱动的教程1.先把之前的nvidia卸载干净:sudoapt-getremove--purgenvidia*2.执行以下命令:sudoapt-getup
对于适用于SOLIDWORKS的最佳计算机CPU，存在相当多的混淆。这篇希望能清楚介绍并讨论SOLIDWORKS工作站的四大支柱：1.中央处理器2.显卡3.内存4.贮存SOLIDWORKS的最佳CPU是什么？虽然具体模型会随着时间的推移而改变，但这个问题的总体答案是确定的：SOLIDWORKS的最佳CPU是提供最佳单核计算性能的CPU。原因是什么？与其他MCAD系统一样，SOLIDWORKS在很大程度上是单线程的，计算是一个一个的完成，因为需要上一个计算的结果才能完成下一个计算。目前SOLIDWORKS中的一些东西确实是多线程的，但是比例相对比较小。当然，打开多个文件是多线程的，但打开文件操作
前情提要，本人用的是平板，没有图片，并且只讲了下午场。省流：Azure-onnx模型导出，nano开发者套件-onnx模型推理。介绍一下我们要用的两个东西AZUREAzure云服务是一个灵活的企业级公有云平台，提供数据库、云服务、云存储、人工智能互联网、CDN等高效、稳定、可扩展的云端服务，Azure云计算平台还为企业提供一站式解决方案，快速精准定位用户需求，并了解适合企业的各种方案和相关的服务。如果您是学生或者教师，可以用您的edu邮箱申请通过 https://aka.ms/studentgetazure 申请免费的Azure资源 如果您是开发人员或创业者，可以通过 http://azur
TAO是英伟达推出的可以简化企业AI应用和部署的模型自适应平台，其提供了大量的预训练模型以及模型finetune程序，使得用户可以快速的在自己的数据上进行模型finetune，之后用TAO的部署工具可以快速完成模型的部署。TAO提供了四种使用方式，本文将介绍其中的容器使用方法。官方手册：WorkingWiththeContainers—TAOToolkit4.0documentationhttps://docs.nvidia.com/tao/tao-toolkit/text/working_with_the_containers.html要使用TAO的镜像首先需要注册NV-NGC账号，之后使用
一、宝藏盒配置本人配置表如下:序号配置名称产品型号数量总价备注1机箱宝藏盒1.2（白色）1729个人喜欢白色，好看。2CPUI3-7100T1270适配主板，性能足够我使用环境，还便宜。3散热器利民AXP90-X531154下压式给风，配合宝藏盒顶盖开孔，新风从上往下输送4主板超微X11SSH-LAN4F1900自带4个千兆LAN口，8个板载SATA，简介省去了一个网卡和板载直通卡，还带IPMI。闲鱼上刚好有新板就下手了5内存条SK8G1RX82400T4580主板只支持纯ECC，注意还有个REGECC。（消费级普通内存条也可以）6电源台达400W二手电源1130二手不可取，别学。新手建议买新
目录前言闻达框架简介前期准备电脑要求安装anaconda安装相应版本的CUDA配置ChatGLM-6BConda环境安装pytorch类ChatPDF及AutoGPT开源模型——闻达环境部署及安装相关代码及模型下载解压模型到指定地址配置文件修改根据使用的不同模型，安装相关库运行体验运行chatGLM-6B大语言模型运行chatRWKV大语言模型运行llama大语言模型类AutoGPT功能类ChatPDF功能参考资料其它资料下载前言今天，我试用了闻达开源LLM调用平台。这一框架拥有类AutoGPT和ChatPDF的功能，能根据一句简短的提示自动生成提纲，然后按照提纲自动填充每章内容，使得论文或小
Ubuntu离线安装nvidia-docker完整过程问题说明运行环境解决方法测试nvidia-dockerdocker20.10.2的安装参考问题说明安装完docker、NVIDIA驱动后，执行指令：nvidia-docker报错如下：nvidia-docker:commandnotfound第二种错误：Errorresponsefromdaemon:Unknownruntimespecifiednvidia.See'dockerrun--help'.【注】第二种错误的解决方法直接看【3.3修改配置文件daemon.json】再按照4,5步骤依次进行运行环境Ubuntu18.04Docker
