在学习的过程中，很多同学会因为没有带GPU的电脑影响了模型训练从而影响学习；此文详细介绍如何通过云服务器租用GPU进行模型训练，得到模型权重参数。大家在身边没有GPU服务器，或者算力不够的情况下，也可以采用这些云端算力平台进行使用。本次课程采用的算力平台主要是AutoDL AI算力云，官网链接是：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL。1.点击右上角的“注册”选项先进行注册。2.注册成功后，进入算力市场。可以看到不同区域，空闲的一些GPU服务器，每台服务器的显卡和算力都不相同，大家可以根据自己的需求进行选择。 3.可以看到不同区域，空闲的一些GPU服务器，每台服务器的显卡和
在学习的过程中，很多同学会因为没有带GPU的电脑影响了模型训练从而影响学习；此文详细介绍如何通过云服务器租用GPU进行模型训练，得到模型权重参数。大家在身边没有GPU服务器，或者算力不够的情况下，也可以采用这些云端算力平台进行使用。本次课程采用的算力平台主要是AutoDL AI算力云，官网链接是：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL。1.点击右上角的“注册”选项先进行注册。2.注册成功后，进入算力市场。可以看到不同区域，空闲的一些GPU服务器，每台服务器的显卡和算力都不相同，大家可以根据自己的需求进行选择。 3.可以看到不同区域，空闲的一些GPU服务器，每台服务器的显卡和
简介NginxProxyManager中文版是基于NginxProxyManager/nginx-proxy-manager翻译的中文版本，该项目属于一个预构建的docker映像，它可以让你轻松地部署到你的网站上运行，包括免费的SSL，而不需要知道太多关于Nginx或SSL证书相关的知识。GitHub：xiaoxinpro/nginx-proxy-manager-zhDocker：chishin/nginx-proxy-manager-zh界面截图快速部署1.环境部署安装Docker和Docker-composeDocker和Docker-compose安装教程2.创建YAML文件创建一个do
简介NginxProxyManager中文版是基于NginxProxyManager/nginx-proxy-manager翻译的中文版本，该项目属于一个预构建的docker映像，它可以让你轻松地部署到你的网站上运行，包括免费的SSL，而不需要知道太多关于Nginx或SSL证书相关的知识。GitHub：xiaoxinpro/nginx-proxy-manager-zhDocker：chishin/nginx-proxy-manager-zh界面截图快速部署1.环境部署安装Docker和Docker-composeDocker和Docker-compose安装教程2.创建YAML文件创建一个do
manage.py查看命令的作用的语句C:\Users\Administrator>pythonmanage.pyhelpType'manage.pyhelp'forhelponaspecificsubcommand.Availablesubcommands:[auth]changepassword更改密码createsuperuser创建admin超级用户[contenttypes]remove_stale_contenttypes[django]checkcompilemessagescreatecachetable使用设置文件中的信息创建与数据库高速缓存后端一起使用的高速缓存表dbshe
manage.py查看命令的作用的语句C:\Users\Administrator>pythonmanage.pyhelpType'manage.pyhelp'forhelponaspecificsubcommand.Availablesubcommands:[auth]changepassword更改密码createsuperuser创建admin超级用户[contenttypes]remove_stale_contenttypes[django]checkcompilemessagescreatecachetable使用设置文件中的信息创建与数据库高速缓存后端一起使用的高速缓存表dbshe
报错情况报错一在任意python文件下运行这几行命令print("是否可用：",torch.cuda.is_available())#查看GPU是否可用print("GPU数量：",torch.cuda.device_count())#查看GPU数量print("torch方法查看CUDA版本：",torch.version.cuda)#torch方法查看CUDA版本print("GPU索引号：",torch.cuda.current_device())#查看GPU索引号print("GPU名称：",torch.cuda.get_device_name(1))#根据索引号得到GPU名称输出、报
报错情况报错一在任意python文件下运行这几行命令print("是否可用：",torch.cuda.is_available())#查看GPU是否可用print("GPU数量：",torch.cuda.device_count())#查看GPU数量print("torch方法查看CUDA版本：",torch.version.cuda)#torch方法查看CUDA版本print("GPU索引号：",torch.cuda.current_device())#查看GPU索引号print("GPU名称：",torch.cuda.get_device_name(1))#根据索引号得到GPU名称输出、报
简介前几天捣鼓了一下Ubuntu，正是想用一下我旧电脑上的N卡，可以用GPU来跑代码，体验一下多核的快乐。还好我这破电脑也是支持Cuda的：$sudolshw-Cdisplay*-displaydescription:3Dcontrollerproduct:GK208M[GeForceGT740M]vendor:NVIDIACorporationphysicalid:0businfo:pci@0000:01:00.0version:a1width:64bitsclock:33MHzcapabilities:pmmsipciexpressbus_mastercap_listromconfigur
简介前几天捣鼓了一下Ubuntu，正是想用一下我旧电脑上的N卡，可以用GPU来跑代码，体验一下多核的快乐。还好我这破电脑也是支持Cuda的：$sudolshw-Cdisplay*-displaydescription:3Dcontrollerproduct:GK208M[GeForceGT740M]vendor:NVIDIACorporationphysicalid:0businfo:pci@0000:01:00.0version:a1width:64bitsclock:33MHzcapabilities:pmmsipciexpressbus_mastercap_listromconfigur
