NVIDiA

联想E470 双GPU笔记本部署私有AI模型方案

背景：手上有一台联想E470的闲置笔记本，配置如下：（IntelHD620核显+NVIDIA920MX独显，i5-7200UCPU），想用它来部署并学习AI模型。

月光技术杂谈·2025-02-19 02:18

AI日报 - 2025年02月16日 - 推特版

今日概览（60秒速览）▎AGI突破|阿里巴巴发布Qwen2.5-VL视觉语言模型，支持多模态交互新模型评测榜性能提升30%▎商业动向|NVIDIABlackwell超级芯片网络研讨会将聚焦生成式AI创新预计推动算力市场增长

訾博ZiBo·2025-02-18 21:27

DeepSeek 入门：在 MacOS 上本地运行 DeepSeek-R1

知识大胖·2025-02-18 20:46

服务器A到服务器B免密登录

/bin/bash#变量定义source_host="192.168.42.250"#源主机IPtarget_host="192.168.24.43"#目标主机IPtarget_user="nvidia

悟空空心·2025-02-18 20:12

[C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪

【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super

FL1623863129·2025-02-17 23:55

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人

m0_74824592·2025-02-17 15:00

DeepSeek大模型本地化部署与实践指南

星辰@Sea·2025-02-17 11:31

Nvidia 系列显卡大解析 B100、A40、A100、A800、H100、H800、V100 该如何选择，各自的配置详细与架构详细介绍，分别运用于哪些项目场景

大家好，我是，今天给大家介绍一下本文深入解析了Nvidia系列显卡B100、A40、A100、A800、H100、H800、V100的配置细节和架构特点，并探讨了它们在不同项目场景中的适用性。

m0_74823317·2025-02-17 03:26

【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程

显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）

星星点点洲·2025-02-17 00:34

解决Deepseek服务器繁忙的两种高效方案：本地部署与平替平台实测

：本地化部署核心优势说白了就是模型部署在自己本地，只有自己一个人用了没人挤了，但是对电脑硬件要求高部署步骤详解环境准备系统要求：Linux/Windows10+（推荐Ubuntu20.04）硬件配置：NVIDIA

小真—·2025-02-16 18:52

DeepSeek 大模型离线 Docker 部署技术指南

，核心组件包括：模型服务层：基于TritonInferenceServer的模型推理容器API网关层：FastAPI实现的REST/gRPC接口服务资源管理层：CUDA-awareDocker运行时+NVIDIAGPU

容器的搬运工·2025-02-16 04:32

深度学习基础知识

cuda简介：CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口（API）。

namelijink·2025-02-15 15:22

如何在我的电脑上查看是否安装cuda12？我现在在我的VS中新建项目时，里面多出来一个CUDA12.4 runtime，这是什么？是不是使用CUDA cpp进行编程？

在你的电脑上检查是否安装了CUDA12，可以通过以下几种方法：1.检查CUDAToolkit安装目录查看CUDA安装目录：-默认情况下，CUDAToolkit安装在C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit

吃榴莲的小鳄鱼·2025-02-15 15:21

windows 安装nvidaia驱动和cuda

安装nvidaia驱动和cuda官网搜索下载驱动https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/这里查出来的都是最高支持什么版本的cuda安装时候都默认精简就行官网下载所需版本的

njl_0114·2025-02-15 14:14

c++加载TensorRT调用深度学习模型方法

步骤1：准备环境安装TensorRT：确保你已经安装了NVIDIATensorRT库。准备模型：确保你的训练好的模型已经转换为TensorRT支持的格式，通常是一个.engine文件。

feibaoqq·2025-02-15 13:35

使用vllm docker容器部署大语言模型

安装过程安卓docker和nvidia-container-toolkit安装19.03版本以上的docker-ce即可。

yuanlulu·2025-02-15 05:33

ubuntu系统vllm部署deepseek

配置：8张英伟达H800显卡，硬盘14T，内存2T；本次部署显卡驱动和Miniconda都已安装，所以直接从步骤4的创建虚拟环境开始；nvidia-smi命令查看显卡；1.系统更新和依赖安装#更新系统包

打工乞丐·2025-02-14 20:22

AI超周期现状 - NVIDIA、苹果以及人工智能的整体需求

于2024年6月6日在中国杭州拍摄的英伟达和苹果的标志。到6月5日，东部时间，英伟达的市值超过3万亿美元，正式超越苹果的市值，成为全球市值第二大的科技巨头。值得注意的是，短短3个多月时间里，英伟达的市值就从2万亿美元飙升至3万亿美元。（由Costfoto摄于NurPhoto，经盖蒂图片社批准）在九月初经历了几天的市场动荡后，又有一波关于人工智能超级周期是否已结束的讨论。如果没有结束，那接下来会怎么

AI钛媒体·2025-02-14 15:48

分布式训练三大并行策略：数据、模型与流水线并行的本质解析

截至2023年，大型语言模型的参数量已突破万亿级别（如GooglePaLM2达到3400亿参数），单卡显存容量（NVIDIAA10080GB）与计算能力（312TFLOPS）面临严峻挑战。

WHCIS·2025-02-14 10:07

windows hyperv中Ubuntu使用本机的nvidia显卡

在WindowsHyper-V中，Ubuntu虚拟机默认无法直接使用主机的NVIDIA显卡，因为Hyper-V的虚拟化技术会独占GPU资源。

飞瀑·2025-02-14 05:26

GPU（Graphics Processing Unit）详解

关键特性：高并行度：现代GPU包含数千个计算核心（如NVIDIAH100拥有18,432个CUDA核心）。专用内存系统：配备高带宽

美好的事情总会发生·2025-02-14 03:32

自学人工智能大模型，满足7B模型的训练和微调以及推理，预算3万，如何选购电脑

岁月的眸·2025-02-13 23:03

unity引擎包含哪些核心组件

PhysicsEngine:物理引擎（基于NVIDIAPhysX）模拟真实世界的物理行为，包括碰撞检测和刚体动力学。Sc

你一身傲骨怎能输·2025-02-13 21:49

9分钟带你了解 NVIDIA 专业显卡

https://www.bilibili.com/video/BV1EjiRY7E3T/?aid=113599653617...

·2025-02-13 20:48

Tritonserver 在得物的最佳实践

一、Tritonserver介绍Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案，因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点，是目前云端的GPU

·2025-02-13 16:03

联想y7000p安装ubuntu 22.04双系统无法正常关机

ubuntu22.04双系统无法正常关机联想y7000p安装ubuntu22.04双系统无法正常关机关机时一直停留在ubuntu的logo界面，下面是解决办法：本机配置：win11+ubuntu22.04双系统nvidiaRTX3050

KouweiLee·2025-02-13 10:02

Python调用NVIDIA的Deepseek-r1接口

importosimportjsonfromopenaiimportOpenAIfromopenaiimportOpenAIErrorclient=OpenAI(base_url="https://integrate.api.nvidia.com

ljz2016·2025-02-13 10:00

CES 2025 NVIDIA Project DIGITS 与更多突破性发布全解析

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/观看视频B站链接：【年尾特献:AI的规模定律(scalinglaw)和芯片业达到瓶颈了吗

新加坡内哥谈技术·2025-02-12 21:17

CUDA与CUDPP源码解析及实战应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台，CUDPP是一个提供GPU优化算法的开源库。

昊叔Crescdim·2025-02-12 19:06

如何查看Ubuntu24.04系统，显卡是什么型号，适配的驱动是什么？

为了专门找到NVIDIA显卡，可以使用如下命令：lspci|grep-invidia这个命令会过滤出所有与NVIDIA相关的条目，并显示显卡的具体型号。如果您不确定显卡的品牌或者想要获

一眼青苔·2025-02-12 13:24

Deep Seek大模型部署到本地详细教程

以下是将DeepSeek大模型部署到本地开发环境的详细教程，分为多个步骤，包含技术细节和注意事项：步骤1：环境准备硬件要求GPU：推荐NVIDIAGPU（至少16GB显存，如RTX3090/4090或A100

Katie。·2025-02-12 11:40

You already have a newer version of the NVIDIA Frameview SDK installed

设置-应用-卸载nvidiaframeview.YoualreadyhaveanewerversionoftheNVIDIAFrameviewSDKinstalled”先把电脑已经存在的FrameViewSDK

9677·2025-02-12 10:34

nvidia-smi无法使用解决

通过安装本地驱动解决查看目录下nvidia文件夹ls-l/usr/src/例如显示如下内容：其中nvidia-570.86.15就是当前nvidia驱动版本对应的文件首先，安装dkmssudoapt-getinstalldkms

扛着相机的翻译官·2025-02-11 19:43

报错：检测不到cuda解决方案

1.nvidia-smi查看：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

H_Shelly·2025-02-11 15:49

CUDA检测失败的解决方案

您可以从NVIDIA官方网

HackDashX·2025-02-11 15:49

NVIDIA-docker Cheatsheet

TensorFlowDockerrequirementsInstallDockeronyourlocalhostmachine.ForGPUsupportonLinux,installnvidia-docker.Note

weixin_30758821·2025-02-11 11:22

【ubuntu24.04】GTX4700 配置安装cuda

筛选显卡驱动显卡驱动NVIDIA-Linux-x86_64-550.135.run而后重启：最新的是12.6用于ubuntu24.04，但是我的4700的显卡驱动要求12.4cuda

等风来不如迎风去·2025-02-11 01:58

虚拟显卡 display port

3.主要显卡制造商：-NVIDIA-AMD-Intel（集成显卡）4.驱动更新：-可以通过Win

爱学习的大牛123·2025-02-10 22:05

CUDA环境配置

本文介绍Ubuntu14.04下CUDA环境的安装过程标签高性能计算（HPC）并行化加速学习CUDA最好的去处还是NVIDIA官网，上面许多文档写的都相当不错，比如CUDA编程指南、如何使用cuRand

波小澜·2025-02-10 00:29

Ollama部署 DeepSeek-R1:70B 模型的详细步骤

若使用NVIDIAT4（16GB显存），需多卡并行（如8卡）或开启量化（如q4_0、q8_0）。内存需求：建议至少64GB系统内存。存储空间：模型文件约40-140GB（取决于量化方式）。

MonkeyKing.sun·2025-02-09 12:11

超简单的Ollama集成 DeepSeek 本地化安装教程

Ollama支持Windows、macOS、Linux等操作系统以下是Ollama集成DeepSeek的详细安装教程：一、准备工作硬件要求：配备NVIDIA显卡的电脑（显存≥8GB）。

diygwcom·2025-02-09 10:25

Ubuntu20.04+GeForce RTX 2080 SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0环境搭建

GeForceRTX2080SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0环境搭建出现的问题1：ubuntu20.04安装libpng12-devlibpng12-0出现的问题2：安装nvidia

pkuyjxu·2025-02-08 08:06

FFmpeg使用GPU编解码，及在C++代码中实现FFmpeg使用GPU编解码

以下是使用GPU进行编解码的常见方法：1.使用NVIDIAGPU（通过NVENC/NVDEC）NVIDIA提供了NVENC（编码）和NVDEC（解码）硬件加速。

沐风_ZTL·2025-02-08 05:47

运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测

本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台，编程环境基于Python，GPU为NVIDIAGeForce740m，在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果

AngeliaZ·2025-02-08 04:10

deepseek本地部署会遇到哪些坑

使用nvidia-smi监控显存，通过降低batch_size或模型量化（如FP16/INT8）优化资源。CPU模式下考虑模型轻量化（如使用ONN

skyksksksksks·2025-02-07 11:49

【AI基础】K8S环境使用GPU--Kubernetes环境（三）

AI时代下，学习如何使用和管理GPU是基础入门技能，本文以常见的NVIDIAGPU为例，介绍在普通机器、Docker和Kubernetes等不同的环境下如何使用和管理GPU。

赛博Talk·2025-02-07 07:26

K8S中使用英伟达GPU —— 筑梦之路

前提条件根据不同的操作系统，安装好显卡驱动，并能正常识别出来显卡，比如如下截图：GPU容器创建流程containerd-->containerd-shim-->nvidia-container-runtime

筑梦之路·2025-02-07 07:25

在本地运行DeepSeek Janus 系列，DeepSeek Janus 系列用于图像理解和生成的统一多模态 AI

知识大胖·2025-02-07 02:54

有趣的项目--汇总

文章目录前言一、AI类二、前言持续记录有意思的项目，欢迎大家讨论一、AI类openglass+ollama：链接:OpenGlassAI眼镜的环境配置与实现InvidiaJetson+LLM：链接:生成式人工智能应用

cladel·2025-02-06 09:00

ffmpeg 硬件解码 264 265 各个平台

以下是在不同平台上使用FFmpeg进行硬件解码的概述：1.NVIDIAGPU(NVDEC)适用于Windows、Linux和macOS（较旧的Mac设备）。

爱学习的大牛123·2025-02-06 01:54

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