TeslaP4是专业AI显卡，只有70瓦功耗，可以作为AI入门使用。安装时碰到的几个问题：首先因为单显卡插槽，就需要先安装好机器，然后ssh登录进行相关配置。安装的时候来回插拔了好多次！其次就是安装驱动时，报错Nouveau冲突，需要删除后再安装，具体操作见后面。但是我的这个方法，每次机器启动，都需要再手工删除一下：sudormmodnouveau其它小坑若干。下面是详细过程，记录留档。下载P4驱动：官方驱动|NVIDIA当然是在一台pc机下载，然后scp过去：安装的时候报错：Nouveau 需要禁用Nouveau ，解决方法，看看是否有这个文件：cat/etc/modprobe.d/nvid
由于换了电脑，所以又重新配置了一下环境，所以想把自己在搭建过程中解决的一些问题进行分享。我是主体参考的Ubuntu18.04搭建AirSim+ROS仿真环境_airsimros-CSDN博客小青蛙大佬的这篇，但是在顺着他的思路往下搭的时候自己也遇到了很多问题，所幸都解决了！1.首先是获取UnrealEngine的github邀请，这个在我的学习（1）笔记里我已经提过了。2.困扰我好久的Ubuntu安装，因为我的新电脑是暗影精灵9slim,芯片是英伟达rtx4060,所以在我自己装双系统的时候，经常出现黑屏，然后我就在网上各种搜，不是没有蓝牙设置，就是没有声音，还在某鱼和某宝都找人帮我搭建双系统
作者:英特尔边缘计算创新大使 刘力；1.1 ChatGLM3-6B简介ChatGLM3是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。引用自：https://github.com/THUDM/ChatGLM3请使用命令，将ChatGLM3-6B模型下载到本地(例如，保存到D盘)：gitclonehttps://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git1.2 BigDL-LLM简介BigDL-LLM是开源，遵循Apache2.0许可证，专门用
ubuntu221050ti显卡安装cuda12.3、cudnn8.9.6及NVIDIATAOTOOLKIT没有代理的同学，先把你的源改为国内源，清华阿里都可以！没有代理的同学，先把你的源改为国内源，清华阿里都可以！没有代理的同学，先把你的源改为国内源，清华阿里都可以！步骤1：安装NVIDIA显卡驱动首先，确保你的系统中已经安装了合适版本的NVIDIA驱动程序。可以使用以下命令安装：sudoubuntu-driversautoinstall步骤2：安装CUDA访问NVIDIA官方网站：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=L
要么在docker环境内安装nvidia-driver但容易和外面的版本不一致导致各种报错versionmismatch之类的不如使用nvidia-docker，这是一个nVidia官方为了方便在docker镜像容器内使用gpu做的包：1.保证docker环境内没有nvidia驱动程序，防止后续配置出现驱动版本不一致的情况 找到你要使用gpu的镜像，进入镜像删除相关驱动包：sudoapt-get--purgeremove"*nvidia*"2.docker镜像外下载ubuntu-container-toolkit并安装并重启docker（要不然docker找不到刚装的toolkit）su
Linux中使用nvidia-smi命令实时查看指定GPU使用情况参考：使用watch和nvidia-smi命令实时查看GPU使用、显存占用情况nvidia-smi：可以查看显卡的型号、驱动版本、显卡目前温度、显存已使用及剩余、正使用显卡的所有进程及占用显存等信息；watch-n5nvidia-smi：5代表每隔5秒刷新一次GPU使用情况，同理，每隔1秒刷新，则使用：watch-n1nvidia-smi如果存在某一块显卡损坏，使用nvidia-smi会报错可以查看指定显卡的使用情况：nvidia-smi-i4实时查看多块卡的使用情况：watch-n1nvidia-smi-i0,1
目录一、远程服务器端配置1.宿主机基本环境配置安装ubuntu18.04安装nvidia显卡驱动安装cuda11.0.3安装cudnn2.配置docker安装docker安装NVIDIAContainerToolkit安装镜像创建容器二、内网穿透1.创建zeirtier账号2.在宿主机上安装zerotier3.在本地机上安装zerotier三、本地机端配置1.安装并配置VSCode2.安装Xshell7和Xftp7一、远程服务器端配置宿主机配置为：显卡1070ti，系统ubuntu18.04，cuda11.0.3，cudnn8.0.51.宿主机基本环境配置安装ubuntu18.04安装ubun
文章目录1.目标2.简介2.1英伟达A100技术规格2.2架构优势2.3显卡跑分对比2.4英伟达A100与kubernetes3.安装NVIDIAA100GPU40G硬件4.NVIDIAR450+datacenterdriver5.NVIDIAContainerToolkit6.创建runtimeclass5.MIGStrategies6.配置仓库7.下载镜像8.打标签9.设置master可调度10.定制charts11.部署12.测试13.问题1.目标一台服务器配置NVIDIAA100GPU40G安装NVIDIAR450+datacenterdriverkubespray部署单节点kuber
目录问题复现问题原因问题分析解决方案问题复现$nvidia-smi-->FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch问题原因出现这个问题的原因是nvidia内核版本和驱动版本不匹配导致的问题分析1.查看nvidia内核版本输入cat/proc/driver/nvidia/versionroot@M6-Inspur:/home/chain#`cat/proc/driver/nvidia/version`NVRMversion:NVIDIAUNIXx86_64KernelModule525.105.17TueMar2818:02:59UT
ubuntu部署ChatGLM-6B完整流程模型量化Nvidia初环境与设备环境准备克隆模型代码部署ChatGLM-6B完整代码ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答本篇
