GPU环境配置第5页

OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file,

在一个服务器可以用，但GPU只有一个卡，只能换一个服务器，换个服务器又要重装环境，但后者下载模型有问题，手动用git-lfs下载后指定位置报错：Traceback(mostrecentcalllast)

小李飞刀李寻欢·2025-03-14 01:00

mac本地部署Qwq-32b记录

环境硬件型号：MacbookM1Pro14寸内存：32G环境配置首先需要安装ollama，直接前往Ollama官网下载对应系统版本安装包并进行安装即可。

Q同学的nlp笔记·2025-03-13 23:50

GitLab安装和环境配置(虚拟机环境)

一.安装Gitlab前系统预配置准备工作1.关闭firewalld防火墙#systemctlstopfirewalld#systemctldisablefirewalld2.关闭SELINUX并重启系统#vi/etc/sysconfig/selinux...SELINUX=disabled...#reboot二.安装OmnibusGitlab-cepackage1.安装Gitlab组件#yum-y

tanphilip·2025-03-13 23:49

【k8s集群部署篇】在openEuler环境下部署多master高可用kubernetes集群详细教程（V1.30版本）

kubernetes集群详细教程（V1.30版本）一、相关名词介绍1.1k8s简介1.2Keepalived简介1.3HAProxy简介二、本次实践介绍2.1环境规划介绍2.2本次实践简介三、所有节点基础环境配置

江湖有缘·2025-03-13 23:17

WebGPU 为什么会取代 WebGL，看看 WebGPU 都做了啥？

WebGPU被普遍认为是WebGL的继任者，并有望在未来逐步取代WebGL，这一趋势主要由以下技术、生态和行业因素推动，本文带着大家看WebGPU针对WebGL提升了啥，改进了啥。

贝格前端工场·2025-03-13 21:36

Qt Creator插件系统详解及插件开发实战

二、环境配置与源码编译1.基础环境搭建•Qt版本选择必须使用Qt5.12.12，与QtCreator4.11保持二进制兼容（官方推荐

丰年稻香·2025-03-13 21:34

ubuntu使用apt-get制作OfflinePackage

问题：软件环境配置有哪些需要考虑的因素软件安装有两种方式make安装，需要自己解决依赖问题apt-get安装，稳定，自动配置服务软件的安装在没有网络的情况下如何安装：自己下载好文件采用apt-get离线包的方式

欧阳子陵·2025-03-13 17:03

五分钟快速掌握windows深度学习环境配置：Anaconda、PyCharm、Pytorch、jupyter notebook

目录前言下载并安装Anaconda下载途径安装步骤下载并安装PyCharm安装pytorch安装jupyternotebook前言新手五分钟掌握windows深度学习环境配置：Anaconda、PyCharm

芝帕先生·2025-03-13 17:01

python,pycharm,pytorch，向量数据库，环境搭建记录

修改ubuntu上的pycharm镜像源，详细步骤-腾讯云开发者社区-腾讯云【超详细教程】2024最新Pytorch安装教程（同时讲解安装CPU和GPU版本）-CSDN博客https://zhuanlan.zhihu.com

dept123·2025-03-13 16:30

Neo4j的安装和使用（mac）

目录1.什么是Neo4j2.Neo4j的安装2.1neo4j的下载2.2neo4j的启动2.3neo4j环境配置3.Neo4j的使用3.1打开网页3.2连接neo4j3.3开始使用4.总结1.什么是Neo4j

悦崽在线搬砖·2025-03-13 16:58

ida调试linux程序,MAC使用IDA PRO远程调试LINUX程序

2环境配置本文主要说

O超哥·2025-03-13 15:52

本地部署时，如何通过硬件加速（如 CUDA、TensorRT）提升 DeepSeek 的推理性能？不同显卡型号的兼容性如何测试？

GPU加速验证：运行以下代码检查硬件加速状态：importtensorflowastfprint("可用GPU数量：",len(tf

百态老人·2025-03-13 14:43

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

加载完成后，模型被设置为评估模式，并移动到GPU上以加速推理过程。在生成文本时，用户可以输入提示文本，模型会根据这些提示生成相应的文本输出。

码农三叔·2025-03-13 13:37

Unity3D 批处理与Draw Call减少（Batching & Reducing Draw Calls）

前言在Unity3D中，批处理（Batching）是优化渲染性能的核心手段，主要通过减少DrawCall数量来降低CPU与GPU之间的通信开销。

Thomas_YXQ·2025-03-13 13:37

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

TensorRTTensorRT（TensorRuntime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计

天机️灵韵·2025-03-13 13:36

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系：硬件兼容性：GPU型号（NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch

WHCIS·2025-03-13 12:02

英伟达的最新AI算力芯片——Blackwell芯片性能及应用场景

以下是对其详细性能及应用场景的归纳：性能特点晶体管数量：Blackwell架构的GPU拥有2080亿个晶体管。

算力资源比较多·2025-03-13 11:20

分布式并行策略概述

数据并行（DataParallelism）内容：数据并行通过将训练数据分割成多个小批次，并在多个处理单元（如GPU）上同时训练模型的副本来工作。

灵海之森·2025-03-13 10:11

python 代码命令大全-Python常用命令最全合集

文章目录一、Python环境配置命令二、Python常用命令三、pip管理工具命令四、发布包到pypi(官网)命令Mac电脑自带python2.x版本，终端输入python-V//查看当前版本如果需要安装

编程大乐趣·2025-03-13 10:10

windows11 环境 paddleOCR 环境配置

一、系统环境：操作系统：Windows11专业版显卡：RTX4080CUDA：cuda_12.6.2_560.94_windows.exe、cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archivepython：3.12.8二、配置过程1.设置python国内源pipconfigsetglobal.index-urlhttps://pypi.tuna.tsinghua

一醉千秋·2025-03-13 08:27

RISC_V GPU skybox 系列 core 模块之VX_dispatch_unit.sv

CDerL·2025-03-13 08:54

RISC_V GPU skybox 系列 core 模块之VX_issue.sv

CDerL·2025-03-13 06:44

深入解析CSS动画：从基础到实战的完整指南

相比传统的JavaScript动画实现方式，CSS动画具有以下显著优势：硬件加速优化：浏览器可自动使用GPU加速，实现更流畅的动画效果声明式语法：通过简洁的代码描述复杂动画序列性能优势：浏览器原生支持，

斯~内克·2025-03-13 06:10

ffmpeg录制视频功能

本文目录1.环境配置2.ffmpeg编解码的主要逻辑：3.捕获屏幕帧与写入输出文件4.释放资源在录制结束时，释放所有分配的资源。

菜菜求佬带·2025-03-13 05:31

2.4 基于Vitest的单元测试基础设施搭建

文章目录1.现代单元测试体系解析测试金字塔演进Vitest核心定位2.基础设施架构设计整体架构图3.环境配置全流程3.1基础环境搭建3.2配置文件`vitest.config.ts`3.3测试环境初始化

北辰alk·2025-03-13 04:55

golang从入门到做牛马:第二篇-go语言安装及开发环境配置

1.安装go语言在Ubuntu上安装Go语言（Golang）通常有几种方法，以下是一些常见的安装步骤：方法一：使用包管理器安装更新包列表：sudoaptupdate安装Go：sudoaptinstallgolang-go验证安装：goversion方法二：从源代码编译安装安装依赖：sudoaptinstall-ygitmercurial下载Go源代码：gitclonehttps://go.goog

王盼达·2025-03-13 04:23

【预测】-双注意LSTM自动编码器记录

预测-双注意LSTM自动编码器1预测-双注意LSTM自动编码器1.1复现环境配置1.2数据流记录1.2.1**构建Dataset**(1)**`X`的取数**(2)**`y`的取数**(3)**`target

jarreyer·2025-03-13 02:46

PyTorch分布式训练

分布式训练概述环境设置数据并行（DDP）模型并行启动训练性能优化建议示例代码参考资料和相关问题以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南：一、PyTorch分布式训练核心概念数据并行：通过分割数据集实现多GPU

阳光明媚大男孩·2025-03-13 02:16

基于springboot的旅游出行指南

超级无敌暴龙战士塔塔开·2025-03-13 00:57

开发ai模型最佳的系统是Ubuntu还是linux？

提供针对NVIDIAGPU的官方驱动支持，简化CUDA和cuDNN的配置流程（如nvidia-smi直接监控显存）。2.社区生态与长期维护（LTS）UbuntuLTS版本（如24

俺足·2025-03-12 22:18

vLLM 部署大语言模型的系统选择策略

核心选型原则指标权重说明CUDA支持⭐⭐⭐⭐⭐直接影响GPU加速性能，需确保系统与NVIDIA驱动和CUDA工具链的兼容性软件源时效性⭐⭐⭐⭐系统需提供较新的Python、PyTorch等AI框架版本，

由数入道·2025-03-12 22:15

# 显卡算力参数对比

显卡算力参数对比文章目录显卡算力参数对比A显卡参数查询B显卡性能对比：综合看：T4最具性价比A显卡参数查询查询网址：https://www.techpowerup.com/gpu-specs/，以下列出部分

猪猪侠|ZZXia·2025-03-12 21:39

CUDA基础介绍

CUDA基础介绍2月前阅读(6)原文一、GPU简介1985年8月20日ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡，1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能

Hansen Feng·2025-03-12 21:38

android渲染是skia与egl,opengl和skia哪个快游戏电脑问题解决分享！

从Honeycomb[3.x]版本起，Andorid便支持GPU加速，但目前Android并没有使用SkiaGPU进行Webkit渲染。

赵阿萌·2025-03-12 21:36

vLLM框架：使用大模型推理框架

1.环境安装与配置1.1硬件要求GPU:支持CUDA11.8及以上（推荐NVIDIAA100/H100，RTX4090等消费级卡需注意显存限制）显存:至少20GB（运行7B模型），推荐40GB+（运行13B

CITY_OF_MO_GY·2025-03-12 17:12

Sglang部署大模型常用参数详解

部署大模型常用参数详解常用启动命令HTTP服务器配置API配置并行处理张量并行数据并行专家并行内存和调度其他运行时选项日志记录多节点分布式服务LoRA内核后端约束解码推测解码双稀疏性调试选项优化选项参数概览常用启动命令要启用多GPU

小树苗m·2025-03-12 16:36

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）目录QwQ-32B核心优势与技术突破本地部署全攻略：从环境配置到模型运行六大企业级应用场景深度解析实战案例：数学推理/代码生成

emmm形成中·2025-03-12 15:59

2025最新QwQ-32B模型使用教程：从部署到实战，手把手教你玩转AI推理模型（附保姆级指南）

emmm形成中·2025-03-12 15:59

GPU(图形处理器) ARCHITECTURE的变迁史

上面我们已经了解了CPU和GPU之间的中转是由graphicsdriversoftware来承担的，接下来我们来了解一下GPU硬件本身的构造。

qq_39812022·2025-03-12 15:56

DeepSeek开源第一弹！突破H800性能上限，FlashMLA重磅开源

FlashMLA是一个针对HopperGPU优化的高效MLA（Multi-HeadLatentAttention）解码内核，支持变长序列处理，现在已经投入生产使用。

开源项目精选·2025-03-12 14:54

使用Java开发工具包会遇到哪些问题

环境配置问题问题描述：初

·2025-03-12 13:58

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-脏位跟踪

支持GPU并行化设备上的实时迁移的驱动程序还必须支持脏位跟踪。介绍随着云方案中的GPU越来越受欢迎，越来越需要确保将虚拟机从一个物理主机迁移到另一个物理主机保持合理的性能。

程序员王马·2025-03-12 13:15

Docker 安装成功后，安装 Dify 中文版本的步骤

bashgitclonehttps://github.com/langgenius/dify.git进入Dify的docker目录：bashcddify/docker复制环境配置文件：bashcp.env.example.env

阿明 -李明·2025-03-12 11:39

Deepin 基于Docker搭建Sql Server 2019数据库

前言SqlServer一般指MicrosoftSQLServer，是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统示例搭建环境：deepinV20+Docker20.10.12一、先决条件1)硬件环境配置要求硬盘最少

转悠的陀螺·2025-03-12 11:36

深入理解Mesa：Linux图形渲染背后的开源力量

简单来说，它是图形应用程序和GPU之间沟通的重要桥梁，让开发者可以借助标准的图形接口轻松进行图形渲染和3D处理。

嵌入式Jerry·2025-03-12 10:00

AI系统架构

关键组成计算硬件GPU（如NVIDIAA100、H100）TPU（GoogleTensorProcessingUnit）NPU（如华为昇腾、寒武纪等）CPU（用于轻量级推理任务）

flying robot·2025-03-12 07:32

使用AINetwork进行AI模型管理

它利用去中心化的GPU网络，由$AIN代币驱动，并助力AI驱动的NFTs(AINFTs)。其目标是为开发者提供一个安全且高效的平台，来部署和管理AI模型。

qahaj·2025-03-12 05:44

k8s集群中部署dcgm-exporter收集GPU指标

总体步骤：部署dcgm-exporter的DaemonSet和Service，确保Service有正确的标签和端口。创建ServiceMonitor，选择dcgm-exporter的Service，并指定端口。检查Prometheus的targets页面，确认dcgm-exporter是否被正确发现和抓取。可能需要调整Prometheus的RBAC或网络策略，确保访问权限。1，部署dcgm-exp

thinkerCoder·2025-03-12 03:28

N卡英伟达Nvidia 显卡及其计算能力（Compute Capability）表

比如：AWQ量化模型不支持算力小于7.5的显卡V100：ValueError:ThequantizationmethodawqisnotsupportedforthecurrentGPU.Minimumcapability

Panesle·2025-03-12 01:45

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn中已实现了绝大多数层，包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等，这些层都是nn.Module的子类，能够自动检测到自己的Parameter，并将其作为学习参数，且针对GPU运行进行了cuDNN

Wis4e·2025-03-12 00:09

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