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【AI大模型】搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理 qzw1210 gpt 人工智能深度学习
搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架，由EleutherAI开发，可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。本指南将详细介绍如何在本地环境中搭建GPT-NeoX，并解决过程中可能遇到的常见问题。1.系统要求1.1硬件要求1.2软件要求操作系统:Linux(推荐Ubuntu20.04或更高版本)CUDA:11.2或更高版本Python
vggt 3d重建相机位姿，新视角生成 AI算法网奇 3D视觉人工智能深度学习
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pycharm中使用anaconda部署python环境_pycharm部署配置anaconda环境教程 weixin_39796652
本篇文章小编给大家分享一下pycharm部署配置anaconda环境教程，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。pycharm部署anaconda环境Pycharm：python编辑器，社区版本Anaconda：开源的python发行版本(专注于数据分析的python版本)，包含大量的科学包环境基本指令(准备工作)：conda--version查看anaconda
SenseVoice 部署记录安静六角开源软件
最近试用了SenseVoice（阿里团队开源的语音转文字）效果可以，可以本地部署，有webui界面，测试了万字以上的转换效果可以。首先部署好conda环境和cuda，这个可以查看他人的文章。步骤1.创建虚拟环境：condacreate-nmainenvpython=3.102.然后安装依赖condaactivatemainenvpipinstall-rC:\Users\xx\Documents\P
Windows10本地部署Dify+Xinference 橘长长长 AI相关 ai dify xinference glm4
目录前言一、安装必要项1.安装Docker和AnaConda2.安装Xinference3.通过Xinference部署本地glm4-chat-1m4.验证glm4-chat-1m是否部署完成5.安装Dify三、Dify中配置大模型1.浏览器输入http://localhost:80启动Dify页面2.随便注册账户登录3.配置Xinference四、运行Dify1.设置系统推理模型2.对话窗口验证
【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址江上_酒开发环境及工具配置 TensorFlow CUDA cuDNN
TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.9.03.7-3.10MSVC2019Bazel5.0.08.111.2tensorflow_gpu-2.8.03.7-3.10MSVC2019Bazel4.2.18.111.
PyTorch核心基础知识点 niuTaylor 编程区 pytorch 人工智能 python
PyTorch核心基础知识点，结合最新特性与工业级实践，按优先级和逻辑关系分层解析：▍核心基石：张量编程（TensorProgramming）1.张量创建（8种生产级初始化）#设备自动选择（2024最佳实践）device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"mps"iftorch.backends.mps.is_available()else"cpu"#关键
Python环境管理新利器：UV工具详解云水木石 python uv 开发语言
Python包和环境管理最好的工具无疑是Anaconda，但我在之前的一篇文章《注意，使用这款Python软件可能会带来麻烦》写过，个人使用完全没有问题。如果在公司内使用，就需要格外小心，可能会招来官司。在我们公司，Anaconda（包括Miniconda）就是禁止安装的软件之一。但是在工作中，确实又存在需要切换不同Python版本的需求，比如编译Chromium需要Python3.8以上的版本，
pyspark学习rdd处理数据方法——学习记录亭午学习
python黑马程序员"""文件，按JSON字符串存储1.城市按销售额排名2.全部城市有哪些商品类别在售卖3.上海市有哪些商品类别在售卖"""frompysparkimportSparkConf,SparkContextimportosimportjsonos.environ['PYSPARK_PYTHON']=r"D:\anaconda\envs\py10\python.exe"#创建Spark
【Linux 下的 bash 无法正常解析, Windows 的 CRLF 换行符问题导致的】待磨的钝刨 linux bash windows
文章目录报错原因：解决办法：方法一：用`dos2unix`修复方法二：手动转换换行符方法三：VSCode或其他编辑器手动改总结这个错误很常见，原因是你的wait_for_gpu.sh脚本文件格式不对，具体来说是Windows的CRLF换行符问题导致的，Linux下的bash无法正常解析。hadoop@hadoop:~/anaconda3$bashwait_for_gpu.sh:invalidopt
Anaconda常用命令汇总 y=520（2sinM-sin2M） python问题解决方案 Anaconda 包管理虚拟环境 conda命令数据科学
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conda install 和 pip install 的区别不知江月待何人.. 深度学习
condainstall和pipinstall是两个常用的包安装命令，但它们在很多方面存在差异。1.所属管理系统不同1.1condainstallcondainstall是Anaconda和Miniconda发行版自带的包管理工具conda的安装命令。conda是一个跨平台的开源包管理系统和环境管理系统，它不仅可以管理Python包，还能管理其他语言（如R、C++等）的包。conda更侧重于数据科
AI模型技术演进与行业应用图谱智能计算研究中心其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时，模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%，联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
模型优化驱动产业应用创新智能计算研究中心其他
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os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] = 的用法 @锦瑟五十弦深度学习人工智能
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=单值作用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=多值的作用os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=单值作用一定要在importtorch之前定义这句话importosos.environ['CUDA
VSCode python 遇到的问题：vscode can't open file '': [Errno 2] No such file or dire... weixin_33984032 python 开发工具 json
代码很简单，就两行：importpandasaspdimportnetCDF4asncdataset=nc.Dataset('20150101.nc')环境：在VSCode中左下角把原环境的Python3.6.532-bit切换为Anaconda中的Python3.6.564-bit('base':conda)过程中有两种错误：（忘记截图了，都是历史记录中的google网页搜索栏找到的搜索记录）1
位宽512bit显卡_6144 CUDA/512bit位宽 Maxwell架构曝光李涛PS 位宽512bit显卡
【IT168资讯】NVIDIA目前一代的显卡有GK104和GK110两大分支，它们的侧重点不同，但都是基于Kepler(开普勒，天文学家)架构的，下一代架构名为Maxwell(麦克斯韦尔，物理学家)，根据之前的传闻Maxwell最快将在明年Q1季度问世，制程有可能继续使用TSMC的28nm工艺。现在网上又流传开Maxwell的架构设计了，旗舰GM100将有6144个CUDA核心，512bit位宽显
CUDA 学习(3)——CUDA 初步实践哦豁灬 CUDA 学习笔记学习 CUDA
1定位threadCUDA中提供了blockIdx,threadIdx,blockDim,GridDim来定位发起thread，下面发起1个grid，里面有2个block，每个block里有5个threads。程序让每个thread输出自己的id号:#include__global__voidprint_id(){intid=blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x;pr
pytorch v1.4.0安装问题大柠丶 pytorch 人工智能 python
直接使用conda安装报错：(CenterNet)C:\Users\16323>condainstallpytorch==1.4.0torchvision==0.5.0cudatoolkit=10.1-cpytorch-cconda-forgeChannels:-pytorch-conda-forge-defaultsPlatform:win-64Collectingpackagemetadata
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目录一、Linux系统安装二、Win系统安装1）、安装causal_conv1d1、第一种方法2、第二种方法（感觉可靠）3、第三种方法：直接下载大神编译好的文件进行安装2）、安装mamba-ssm1、第一种方法2、第二种方法：直接下载大神编译好的文件进行安装一、Linux系统安装如果自己的系统不是cuda11.8，那么需要先创建一个新环境来安装对应的cuda版本：condacreate-nyour
Ubuntu和Windows系统之Mamba_ssm安装 Netceor Python ubuntu windows linux
Mamba的论文：https://arxiv.org/abs/2312.00752Mamba的github：https://github.com/state-spaces/mamba一、Ubuntu安装直接新建一个环境是最好的，不然很容易产生各种冲突#创建环境和相关包condacreate-nmambapython=3.10.13condaactivatemambacondainstallcuda
pyqt5报错：qt.qpa.plugin: Could not find the Qt platform plugin “xcb“（已解决）一问三不知_ 计算机知识 qt 开发语言 ubuntu bug conda python
我在使用pyqt库的时候报错：qt.qpa.plugin:CouldnotloadtheQtplatformplugin"xcb"in\"/mnt/private_disk/anaconda3/envs/aot-manip/lib/python3.8/site-packages/PyQt5/Qt5/plugins/platforms"eventhoughitwasfound.Thisapplica
不用再当“技术宅“！这个AI神器让我5分钟变身人工智能达人阳光永恒736 AI工具人工智能 deepseek 一键包本地部署 AI资源
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GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究，如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。本文将探讨GPU计算的发展史，重点分析《ComputerGraphics:PrinciplesandPractice》等关键文献，以及CUDAC编程模型的引入及其对现代软件开发的影响。历史回顾回顾历史，GPU计算的发展始于1986年Hillis与Steele在《Comm
GTC 2025 中文在线解读扫地的小何尚人工智能 NVIDIA GPU 深度学习机器学习
GTC2025中文在线解读｜CUDA最新特性与未来[WP72383]NVIDIAGTC大会火热进行中，一波波重磅科技演讲让人应接不暇，3月24日，NVIDIA企业开发者社区邀请KenHe、YipengLi两位技术专家，面向开发者，以中文深度拆解GTC2025四场重磅开发技术相关会议，直击AI行业应用痛点，破解前沿技术难题!作为GPU计算领域的基石，CUDA通过其编程语言、编译器、运行时环境及核心库
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英伟达消费级RTX显卡配置表真相很简单识别算法网络 rtx nvidia 英伟达游戏显卡
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[2]2025年新手集成开发环境（IDE）选择指南 Aqua_chang ide python vscode conda
本文涵盖‌主流IDE推荐（分场景）‌、‌安装配置详解及‌高频问题解决方案‌，如数据科学领域必备工具‌Anaconda‌和‌Spyder‌，帮助新手快速上手编程开发。一、‌IDE核心作用与分类‌集成开发环境‌（IDE）是什么？‌集成代码编辑、编译、调试、版本管理等功能的开发工具，提升效率。优势：代码补全、调试便捷、插件扩展。‌新手选择原则‌‌轻量级工具‌（如VSCode）适合入门；‌专业型IDE‌（
Anaconda Navigator 与 Conda：GUI 和 CLI 的对比与使用 drebander windows linux Anaconda
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3090显卡Ktransformer本地部署deepseek R1:70B SIATdog ai
这里写自定义目录标题效果完成视频：配置参考依赖安装安装cuda配置环境下载deepseekR170B下载ktransoformer开始安装运行Web启动常见问题runtimeerrordon'tmatch更新cudaERROR:Failedtobuildinstallablewheelsforsomepyproject.tomlbasedprojects(ktransformers)效果完成视频：
java工厂模式 3213213333332132 java 抽象工厂
工厂模式有 1、工厂方法 2、抽象工厂方法。下面我的实现是抽象工厂方法, 给所有具体的产品类定一个通用的接口。 package 工厂模式; /** * 航天飞行接口 * * @Description * @author FuJianyong * 2015-7-14下午02:42:05 */ public interface SpaceF
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Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件，事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃，因为他存在很多问题，诸如：更新缓慢，bug较多，编译问题，代码复杂等等。 Tomcat Jdbc P
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不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广..... 以后
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