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保姆级教学——本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用

以下是如何在本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用的详细指南：一、环境准备（Windows/Linux/Mac通用）1.硬件要求最低配置：16GB内存+20GB可用磁盘空间推荐配置：NVIDIAGPU

shuaige_shiwoa·2025-03-14 09:54

Unity打包程序嵌入WinForm或者WPF(2) 问题

问题2.嵌入Unity的控件隐藏后，GPU使用率达到99%。所谓的Unity控件隐藏是指

llhswwha·2025-03-14 09:23

【解决方案】RAGFlow部分问题清单及解决方案备忘1

一、长时间显示：Taskisqueued多半是因为模型确实在队列中排队的原因，要么是内存一直在被占用中，要么是CPU或GPU一直在被占用中，可以首先检查硬件利用率：如果是内存导致的队列缓慢，可以将.env

中杯可乐多加冰·2025-03-14 08:45

仅用224张GPU训练，训练成本省10倍

关注前沿科技量子位224张GPU，训出开源视频生成新SOTA！Open-Sora2.0正式发布。11B参数规模，性能可直追HunyuanVideo和Step-Video（30B）。

·2025-03-14 04:12

python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架

据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。

weixin_39877182·2025-03-14 02:36

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

绿色算力网络构建与智能调度实践

当前架构设计包含三大核心模块：异构计算集群（涵盖GPU、FPGA及量子计算单元）、跨区域网络互联协议（适配东数西算的传输需求）以及能耗监测平台（基于实时数据建模的碳足迹追踪）。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

例如，异构计算通过CPU、GPU、FPGA的协同加速，使复杂模型训练效率提升40%以上。关键数据：根据IDC预测，到2025年全球智能算力需求将增长30倍，

智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

H100架构解析与性能优化策略

内容概要NVIDIAH100GPU作为面向高性能计算与人工智能领域的旗舰级产品，其架构设计与优化策略在计算效率、显存带宽及并行任务处理等方面实现了显著突破。

智能计算研究中心·2025-03-11 21:36

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-11 19:35

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

深度学习：CPU和GPU算力

GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习

壹十壹·2025-03-11 16:55

如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型

在DigitalOcean，我们一直在关注开源大语言模型（LLMs）和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”，也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。以前，大语言模型的表现比较单一。只要给它们一个提示，它们就会直接给出答案，根本没有什么“二次思考”的过程，也没有什么机制能让模型在出错时自己纠正。这就让它们在遇到那些指令本身就可能有问题的情况时，很难进行深入推理、提出疑问或

DO_Community·2025-03-11 10:44

基于llama_cpp 调用本地模型（llama）实现基本推理

背景llama_cpp是一个基于C++的高性能库（llama.cpp）的Python绑定，支持在CPU或GPU上高效运行LLaMA及其衍生模型（如LLaMA2），并通过量化技术（如GGUF格式）优化内存使用

月光技术杂谈·2025-03-11 10:40

C# Winform做动画卡顿怎么办？

Winform用的GDI+，像全屏动画这种卡的稀巴烂，任务管理器看进程如果GPU没动静那就是渣，没加速。可以使用OpenGL或者DirectX这样有GPU加速就不卡了。

肖无疾·2025-03-11 02:05

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-用户模式工作提交（一）

UM工作提交使应用程序能够直接从用户模式将工作提交到GPU，且延迟非常低。目标是提高经常向GPU提交小工作负载的应用程序的性能。

程序员王马·2025-03-10 20:52

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-自动显示切换(九)

由于EDID保持不变，当任何一个GPU控制内部面板时，都会加载面板驱动程序。这两个驱动程序将显示相同的亮度功能。因此，加载应该不会造成任何问题，面板驱动程序也不需要知道哪个GPU在控制多路复用器。

程序员王马·2025-03-10 20:22

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-自动显示切换(十)

系统配置为连接dGPU的多路复用器。系统进入休眠状态。iGPU和dGPU都切换到了D3电源状态。系统关闭电源。用户开启系统电源。固件配置iGPU的多路复用器和iGPU在内部面板上的显示启动序列。