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不同ubuntu版本的ISO File: https://cn.ubuntu.com/download 注意: windows虚拟机中的显卡是物理CPU模拟出来的,没有调用物理GPU,所以虚拟机装ubuntu是无法进行深度学习训练。
在使用 GPU 服务器安装 GluonTS 做时间序列预测有关的项目时,报错如下(吐槽,用 MXNet 的时候,经常遇到报错emmm):
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取方式直接回复:「chatglm2-6b」
dnf(Dandified Yum)是一个RPM包管理器,用于管理Linux系统上的软件包。它对云服务器的配置要求取决于您的具体需求,至少需要1核CPU、1GB内存和足够的磁盘空间。
DHCP 还支持其他功能,例如 IP 地址续约和释放。在租约期过期之前,设备可以向 DHCP 服务器发送续约请求(DHCP Renew),以延长租约时间。当设备不再需要 IP 地址时,它可以发送一个释放请求(DHCP Release),将 IP 地址返回给服务器以供其他设备使用。
渣渣手残党再DIY装机,以为是小试牛刀,熟能生巧,毕竟本渣渣也是业余打螺丝种子选手,专业拧螺丝多年,结果再次翻车,而且车祸现场惨烈!
解决方法:等待出现出现故障的DNS服务器工作正常,或者进入网络连接手动给系统设置正确的DNS地址。
今天分享的内容是 KubeSphere 最佳实战「2024」 系列文档中的 openEuler 22.03 LTS SP3 安装 NVIDIA 显卡驱动。
由于实验室需要,准备配置新的服务器,之前一直使用windows比较多,linux比较少,于是开始重新学习linux各种环境的搭建.
很多初学者在安装 Linux 系统时,都对自己的电脑配置存在质疑,担心其是否能够满足安装 Linux 的要求。本节就从 CPU、内存、硬盘、显卡等这些方面,详细介绍一下安装 Linux 系统的最低配置。
GTX1080装不上驱动怎么办?要问内部性能最强的电脑是什么?当然不是编辑们手上用的这些普通电脑啦,最强的性能当属我们的测试平台,i7 5960X加512G固态硬盘以及各式各样的顶级显卡,想想就让人流口水。但是最近这台超强的测试平台在重装系统后,遇到了一些小问题。下面脚本之家小编就给大家带来GTX1080装不上驱动解决办法。
Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些,本文记录配置过程。 环境需求 当前配置 操作系统:Windows 10 显卡型号:Nvidia GeForce GTX 960M 当前驱动:391.25 目标 升级显卡驱动 安装适用的Cuda 安装配套的Cudnn 测试安装结果 升级显卡驱动 查看当前驱动信息 打开Nvidia控制面板 可以看到自己的显卡和驱动 查看并下载自己可用的驱动版本 登录官网:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
dogecoin近期在具有如此大影响力的情况下,是否会促使黑灰产团队和疯狂的投机者们对公有云服务器开始疯狂挖币行为,影响公有云服务器安全和可用性呢?为此,研究一下狗狗币的挖矿模式。
后来发现台式机器并不是作为服务器的最优选择。只是说,台式机器在当时还是比较容易购买的,不是特别贵。
相信各位小伙伴一定看过这样的言论,某某B乎大佬xxx,发了一堆文字,一定要学好底层,一定要学好C语言!!,然后下面各种抬杠。
据有些Linux用户在Linux操作系统下使用360安全卫士国产系统适配专版反馈称:有时会显示有木马,或是误报。比方在Deepin系统中用商店安装的360安全卫士在扫描时报有木马,如下图所示:
4.主机安装好之后,接上显示器和键盘鼠标,查看显示器是否点亮和主机是否工作,是否有异常响动等等。有时会遇到显示器不亮的情况,那有可能是你安装了独立显卡而VGA却接到主板接口上了……
一、linux图形界面的实现只是linux下的应用程序实现 图形界面(GUI)并不是linux的一部分,linux只是一个基于命令行的操作系统,linux和Xfree的关系就相当于当年的DOS和Windows 3.0一样,Windows 3.0不是独立的操作系统,它只是DOS的扩充,是DOS下的应用程序级别(GUI)的系统,不是独立的操作系统。同样XFree只是linux下的一个应用程序而已,不是系统的一部分,但是X的存在可以方便用户使用电脑。Windows 95及以后的版本就不一样了,他们的图形界面是操作系统的一部分,图形界面在系统内核中就实现了,没有了图形界面windows就不成为windows了,但linux却不一样,没有图形界面linux还是linux,很多装linux的WEB服务器就根本不装X服务器。这也WINDOWS和linux的重要区别之一. 二、X是协议,不是具体的某个软件 X是协议,就像HTTP协议、IP协议一样。因为输入设备和显示设备不是同一个设备,而且他们需要相互配合,进行画面显示,所以需要一个交互协议,建立他们直接的沟通桥梁。
作为IT行业的热门技术,它频繁出现在各大媒体的新闻报道中。BAT这样的互联网企业,也经常把它挂在嘴边。
作为信息科技发展的主流趋势,它频繁地出现在我们的眼前。伴随它一起出现的,还有这些概念名词——OpenStack、Hypervisor、KVM、Docker、K8S...
在吃鸡这款游戏中,每个玩家在开局都能选择一个降落点。然而,每个降落点的物资并不是平均分布的,有些大城镇,比如著名的“P城”,战略物资非常丰富,如果你能在这里收集到一身神装,那么在吃鸡道路上就会轻松许多。然而诱惑越大,风险也就越大,众多玩家会在这里激烈竞争,即便你是高手,也难免会栽了跟头。
一直都很惊叹,电影里面的主角能上天下地;也梦想有一天能当个主角去体验一番。但一部电影只有一个主角并且动则上千万的制作费及时间成本;咱们小平民百姓的也不祈求了。最近隔壁老王发了一段视频,是某电影的视频片段,奇怪里面的主角面孔这么熟悉的,细看就像老王一个模出来的。难道老王又用了什么逆天神技,跑去当主角了?好吧,不耻下问。原来老王用了一个款叫“DeepFaceLab”的视频软件进行AI换脸。据他说为了制作换脸的视频在他家高配电脑上费了很长时间花了不少电费才合成的,就这么给他劝退了我。。。
搭建深度学习环境所需资料 (md 我就安个神经网络的环境简直要了我的狗命) 不过还是认识到很重要的一点,在书上找再多的资料 都不如自己亲身实践一下 还是要总结一下学了what 不然白捯饬了
NAS即网络附加存储(Network Attached Storage),通过网络提供数据访问服务。 本人不推荐自攒NAS,稳定性差,迷你主板和家用机电源不是for 24x7的。 本人也不推荐成品N
在前面,我的 前端工程师应该选择什么操作系统 一文中已经说过了,mac os系统 是目前主流的前端工程师的选择。那么,这里就涉及到一个问题,那就是你必须有一台mac电脑。
通过下面这幅图,我们可以看到,操作系统是覆盖在硬件资源上的。没有装操作系统的机器就是裸机,也就是说,如果没有装操作系统,那么我们就得直接和硬件资源打交道了。然而硬件资源对普通用户是难以操纵的,比较复杂,而且对于程序猿来看,直接对硬件资源的操纵是效率比较低的。操作系统就是一个程序,但它不同于普通程序的是,它是对计算机软件资源和硬件资源进行管理和操纵的。
CentOS(Community Enterprise Operating System)是Linux发行版之一,它由来自于Red Hat Enterprise Linux(RHEL)依照开放源代码规定发布的源代码所编译而成。由于出自同样的源代码,因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS替代商业版的Red Hat Enterprise Linux使用[1]。自从红帽公司单方面宣布终止CentOS的开发后,我们腾讯云的用户也逐步开始将应用迁移到其它操作系统上。由于CentOS 7的维护终止日期在2024年6月30日,距离当前还有一段时间,所以还有少量客户在继续使用着该版本。
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型(比如GN7)他们的显卡型号都是相同的,该机型下的不同规格(比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系(截至2022年5月):
我大概两年前就开始用 VSCode 了,虽然很好用,但是后来由于它对 PyTorch 的补全不太彳亍,以及一份代码同步到多个远程服务器很不方便便转向了 PyCharm,之前用 VSCode 的时候直接将代码放在服务器上修改,但是有时候会没有显卡跑,而另一台服务器显卡有空闲,要将代码同步就很麻烦,而用 PyCharm 的话就可以绑定多个服务器,在本地只需要维护一份代码,哪台服务器有空闲就上传到哪台服务器,这样就很方便。前几天因故 PyCharm 出了点问题,又准备开始用 VSCode,VSCode 和 PyCharm 的差别就只有同步多个服务器的功能了,之前我找过,没有合适的插件,然后在实验室同学的研究下发现了 sftp 这个插件,一番配置,好像真的可以完成这个功能。
导读 面试中有没有经常被问起会使用linux命令么?会搭建测试环境么?熟悉linux系统么? 01 会搭建测试环境真的有那么重要么? 经常在面试过程中,面试官总要问一句,熟悉linux命令么? 在很多
服务器 服务器是指在网络环境下运行相应的应用软件,为网上用户提供共享信息资源和各种服务的一直高性能计算机。 服务器的选择:处理器性能,I/O性能,管理性,可靠性,扩展性。 同样,一台电脑也可以作为一台微型服务器,但是与相比一台真正服务器性能就相对弱小很多。 服务器的分类
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 仅需 2100 元,打造一台 AI 服务器,玩转本地大模型和 Stable Diffusion。
前言:我们的笔记本大多是Windows系统的,很多时候会出一些问题,Windows系统也会越用越慢,这是如果找不到方法修复,就可以重装系统,一个万能的方法。以下介绍一个简单的方法。当然,新技能get,又可以在妹子面前露一手啦。 MSDN我告诉你 下载,都是原版镜像。以最新的win10为例,依次选择操作系统、Windows 10、中文-简体,会出现一系列选项,是Windows的不同版本,括号里有数字,x64是64位系统对电脑性能要求比较高,x86是32位系统对电脑性能要求少些。一般可以查看下电脑内存,在我的电脑(或者计算机、这台电脑、此电脑,系统不同称呼不同而已)右键,选择属性,可以看到电脑的内存大小,一般内存小于等于4G下载32位系统即可,大于4G下载64位。 如果是老系统如果例如win7,选择带Service Pack 字样的,选择数字大的,如果是很老的电脑,又不上网的话,选择不带 Service Pack 的。点击详细信息,将ed2k开头的URL复制到迅雷,下载即可。除XP系统外,都有几个G大小 4、下载好驱动程序,推荐去官网下载。先查找到自己电脑的型号,一般都在显著位置,有的在电池附近。以用的thinkpad E530为例,百度thinkpad,点击后面带蓝色官网字样的,依次点击服务与支持、驱动下载中心、驱动与软件下载、ThinkPad Edge、更多、ThinkPad E530(c),选择操作系统,下载驱动。最好全部下载,除显卡驱动外都比较小。其他品牌电脑下载过程类似。非品牌机或者嫌弃麻烦的话,可以下载驱动精灵,万能网卡版!!一定是万能网卡版!! 5、下载光盘镜像刻录软件,ULTRAISO软碟通,体积很小。右键以管理员身份运行,点击文件、打开,选择下载好的系统。写到U盘,点击启动、写入硬盘映像文件...确认是U盘的盘符后点击格式化、写入。等待一段时间,取决于U盘速度。如果是老电脑,点击工具、刻录光盘映像、刻录。 6、重启笔记本,进入BIOS,刚刚开机会有提示,Press ***** to enter SETUP,*****为你要按的键,一般为Delete键或者F2\F10。进入BIOS后只能用键盘操作,一般的为英文,现在最新的有中文的,选择Boot、Boot Device Priority选择U盘,按F10保存。不同的BIOS设置方法不同,过程类似。用光盘的,设置光盘为第一启动项即可。 7、重启后会进入安装界面,这时就和安装软件过程类似,选择C盘,然后不停下一步即可。 8、根据电脑性能不同,安装速度不同,一般半个小时之内。接下来安装驱动程序,在计算机上右键管理、设备管理器,如果有叹号就是驱动没装,装号以后我,应该没有叹号、问号等。 注:Windows 10跳过此步骤,以后会自动更新,安装好驱动,赞一个。 9、最后装好应用软件即可。可以将所用到的软件整理到一个文件夹,下次重装电脑时就不必下载了。 10、新系统会提示激活,激活方法很多,建议用软件激活,不过很多有病毒,我这有可以激活任何版本Windows和office的软件,具体可以去我的淘宝店。
上周末,智谱AI在2023中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3,在各个任务上相比ChatGLM2都有了很大的提升。今天终于下载了模型部署测试,实际效果确实要比ChatGLM2要好。
NAS(Network Attached Storage:网络附属存储)按字面简单说就是连接在网络上,具备资料存储功能的装置,因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器存储服务器)。
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流,我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习,似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中,很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架,开发深度学习模型呢? 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows,这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡,但也可以以较低的代价来了解在G
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流,我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习,似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中,很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架,开发深度学习模型呢? 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows,这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡,但也可以以较低的代价来了解在
自从上周给家里电脑和公司的电脑都装上了深度Linux后,明月一直都在体验和使用深度Linux,作为当今少有的一个深度本土化定制的Linux桌面版深度Linux还是有很多可圈可点的地方的,系统UI整体上不算是Linux桌面版里最漂亮、最好看的,在Linux系统里本土应用的支持绝对是最完美的了,QQ、微信、TIM、Foxmail等等国内用户必备的应用都可以正常的运行和使用,这是众多Linux发行版里非常少有的,今天明月就结合这几天的使用体验做个简单的总结分享给大家,欢迎大家一起讨论哦!
之前一直在装有一张1080Ti的服务器上跑代码,但是当数据量超过10W(图像数据集)的时候,训练时就稍微有点吃力了。速度慢是一方面,关键显存存在瓶颈,导致每次训练的batch-size不敢调的过高(batch-size与训练结果存在一定的关系),对训练结果的影响还是比较大的。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/129584.html原文链接:https://javaforall.cn
/由于工作需要,必须换操作系统了,一想到笔记本已经冗杂不堪,所以就索性重装成Linux系统,虽然显卡性能不如实验室的机器,但完全可以当做试验机,同时本身机子性能也不差,所以装个乌班图应该体验还不错。以上是我开始时的想法,后来装完了之后呢,体验总体也不错,但总归是有写麻烦,我总结一下放在开头。
十多年来,我一直是 Linux 桌面端的忠实拥护者,在桌面和服务器使用平台选择时,Linux 始终是我的第一顺位。虽然我很热爱 Linux,但是也不得不承认 Linux 在桌面端的表现并不是那么理想。
在两位 up 主和思聪交谈的过程中,up 主发现,其实思聪的本质也和他们一样,都是 GEEK。
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,其前身是著名的机器学习库Torch。2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch,它是一个面向Python语言的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外,它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。作为经典机器学习库Torch的端口,PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的深度学习开发选择。
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大数据这个架构,好像产品非常多,对于初学者来说似乎很不友好。于是大家觉得,好像和我们之前的开发很不一样。但实际上和之前的开发是一模一样的。为什么一模一样?
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