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DeepSeek r1本地部署手把手教程

配置要求Ubuntu：这里选用 vllm 的方案，引出 API 方便调用安装环境我使用的环境 Ubuntu20.04, Python 3.10, Pytorch 2.0.0, CUDA 11.7, cuDNN...| grep -i nvidia nvidia-smi上一步返回值中有 CUDA Version 字段，根据版本到 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 获取下载命令安装...:$LD_LIBRARY_PATH 保存退出，然后运行：source ~/.bashrc 验证安装：nvcc --version安装 cuDNN根据 cuda 版本下载对应安装包https://developer.nvidia.com...-11.7/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ** 安装 pytorch (后面链接需要根据 cuda 版本变动)**pip install...__version__) # 检查 PyTorch 版本 print (torch.cuda.is_available ()) # 如果返回 True，说明 GPU 可用 print (torch.version.cuda

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Ubuntu20.04安装cuda cudnn pytorch pycharm记录

Ubuntu20.04安装cuda cudnn pytorch pycharm记录 0.安装NVIDIA驱动 1.安装cuda （1）查看pytorch支持的cuda版本。....在环境中安装pytorch 6.安装pycharm 记录时间：2021年1月31日 版本：Ubuntu20.04、cuda11.0、cudnn对应的版本、pytorch对应的版本。...0.安装NVIDIA驱动 Ubuntu20.04系统安装完成后，已有NVIDIA驱动，窗口输入nvidia-smi后显示驱动的信息。因此无需另外下载、安装驱动。...此处显示驱动的版本，和最高支持的CUDA版本。“CUDA Version:11.2”指的是最高支持11.2版本的cuda，而后续不一定要安装11.2版本的cuda，也可以安装低于11.2的版本。.../deviceQuery 2.安装cudnn 进入cudnn官网https://developer.nvidia.com/cudnn登录后在Download的页面选择需要的版本。

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    win10下pytorch-gpu安装以及CUDA详细安装过程

    接下来，测试本机独立显卡是否支持CUDA的安装，点击此处查询显卡是否在列表中。 从上图中，可以看到我本机的独立显卡是支持CUDA安装的，计算力是6.1。...那么，接下来就是选择CUDA进行安装即可，点击此处 这里我选了CUDA Toolkit10.0的版本，至于选择哪个版本，个人认为应该没多大差别，一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上...然后因为我上一步CUDA的版本是10.0,而CUDNN的版本要跟CUDA版本一致，所以选择第二个下载即可。...__version__) 但接下来我尝试让其输出是否可以正常调用CUDA，却输出False. print(torch.cuda.is_available()) 经过一段时间的交流...然后在命令行下重新输入 import torch print(torch.cuda.is_available()) 即可返回True，若还返回False的话 ，记得重启一下电脑，遇到问题重启一下电脑

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    深度学习环境搭建之cuda、cudnn以及pytorch和torchvision的whl文件安装方法

    接下来需要安装新版的显卡驱动，安装cuda、cudnn、pytorch和torchvision，这几个环境的版本互相关联，为了能使用更新的项目，尽量安装最新版本的环境。...lang=cn 根据自己的显卡和系统进行搜索，例如我的笔记本电脑显卡是GTX965M。然后点击搜索并且下载安装即可。 三、安装cuda 1、在安装cuda之前，需要先确定cuda的版本。...3、安装cudnn 解压，在解压后的文件夹cuda下，将bin、include和lib文件夹剪切，然后粘贴到CUDA11_1文件夹下 4、添加环境变量 五、安装pytorch和torchvision...__version__后查看是否返回pytorch版本号 输入torch.cuda.is_available()后若返回True，说明能使用GPU训练 如下图所示 3.4.2在pycharm验证 新建项目...__version__) print(torch.cuda.is_available()) 运行后若返回以下结果 1.9.0+cu111 True 说明pytorch和torchvision安装成功！

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    使用GPU服务器搭建Pytorch并训练YOLO v3数据集

    带宽建议选择5M以上，否则wandb上传数据的时候会卡的 Shell 都动不了 image.png 实际上，GPU和CUDA版本并不是一一对应，CUDA和GPU驱动可以分开或一起安装。...网络上很多教程安装了GPU驱动又安装CUDA，且安装的是带GPU驱动的CUDA就让人很迷惑，这不是覆盖了之前安装的GPU驱动嘛。 相关教程如下，感兴趣的可以研究研究。...image.png 安装完成后，简单看一下GPU： image.png 可以看见显存大概 15G，这是个很关键的参数，在 YOLO v3 里面大概 416 图像大小 batch只能设置到 50 左右，...__version__) print(torch.version.cuda) print(torch.backends.cudnn.version()) print(torch.cuda.is_available...>>> print(torch.cuda.is_available()) True 配置完成后，就可以愉快的玩耍啦！

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    Ubuntu sever20.04 LTS版本GPU服务器深度学习环境配置

    “ Ubuntu sever20.04GPU服务器深度学习环境配置” 在非图形界面的Ubuntu server20.04的GPU服务器上配置环境，包括Nvidia驱动，cuda，cuDNN的安装，Anaconda...内核版本和cuda版本有一个对应关系，其都是基于cuda版本的系统要求，比如我的目标cuda11.4，查看其系统要求是: 一开始没太注意，我是基于ubuntu20.04 LTS安装的，并不是ubuntu20.04.2...，报错如下： 大意是不支持在该内核上构建nvidia470.129.06模块 因为使用--dkms命令就会自动为驱动构建模块来管理，比如linux内核升级就会自动构建安装模块，否则会造成与内核版本不匹配的问题...该界面显示的cuda版本是驱动能支持的最高版本 第一次安装后也遇到如下问题，可能是linux内核和驱动版本不匹配的原因，尝试多种方法后放弃了，按照以上流程重装成功。...02 — cuda、cuDNN安装 在cuda驱动下载界面，选择相应版本下载。

    2.7K20

    Ubuntu20.04安装cuda10.1「建议收藏」

    安装前准备 CUDA的主要用途是深度学习，而目前主流的深度学习框架Tensorflow2最高支持CUDA 10.1，因此本文讲解在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 10.1的主要过程。...在终端执行以下命令： nvidia-smi 如果 CUDA Version: … 这里的版本号大于等于10.1（我的是10.2），就可以安装cuda10.1....关键点：gcc降级 因为Ubuntu20.04自带的gcc版本为9.3，而cuda10.1不支持gcc-9，因此要手动安装gcc-7，命令如下： sudo apt-get install gcc...由于你的系统中已经有了NVIDIA显卡驱动，如果不想安装CUDA 10.1中附带的驱动，移动到Driver选项上，按空格键将该项取消。如下图。...选择与CUDA 10.1对应的版本（7.6.5），点开后选择 cuDNN Library for Linux，点击下载。

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    RTX4060+ubuntu22.04.3+cuda12.4.1+Miniconda3+pytorch2.6 安装验证

    这里特别说明一下，pytorch的cudnn与C语言版本的cudnn版本没有关系，pytorch使用自己的cudnn库。...（从实际操作中得出相关结论）ubuntu22.04.3版本选择、安装和验证方法和步骤参考如下帖子：https://cloud.tencent.com/developer/article/2498755cuda12.4.1...版本选择、安装和验证方法和步骤参考如下帖子：https://cloud.tencent.com/developer/article/2498755pytorch2.6版本选择找到pytorch官方网址，...())print("torch.backends.cudnn.version: ", torch.backends.cudnn.version())if torch.cuda.is_available(...名称说明CondaConda是一个开源的包管理和环境管理系统，适用于Python和其他语言。它可以帮助我们安装和管理不同版本的软件包，以及创建、保存、加载和切换不同的虚拟环境。

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    深度学习GPU环境配置及建模（Python）

    WSL安装简单，在windows功能上打勾启用wsl功能后， WIN+R运行cmd，一句命令行wsl --install就可以安装好ubuntu系统了，安装好后 WSL就可以使用Linux系统了（命令行...安装好相关的依赖包后，基本上就可以开始在CPU运算环境的深度学习、机器学习的代码开发了。...， 依据显卡算力我们可以知道对应支持的cuda版本号范围，像算力为5对应的cuda版本号就可以选择cuda-10.1 （好像也可以在nvdia控制面板的系统信息看到相关cuda的版本号） 相应的...不同版本的cuda 对应着不同的cudnn版本（我这边cuda10.1对应cudnn7.5的），详情可以从英伟达官网找到具体信息https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive...://pytorch.org/get-started/locally/ 官网会很友好地给出相应的所选的cuda版本对应的安装命令， 比如我这边cuda10.1对应的命令如下，在anaconda命令行输入就可以安装相关依赖包

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    小蛇学python（22）pytorch配置cuda实现GPU加速

    本文就来讲述，在配置pytorch+cuda环境实现gpu加速时遇到的坑。 首先你应该检查一下自己电脑的显卡是否支持gpu加速，并且对应的cuda版本号是多少。...查看cuda版本号2.png 这说明我的电脑显卡需要安装cuda10.2。 然后接下来就是安装cuda和cudnn。 这是cuda的网址，找到10.2的cuda下载即可。...下载好cudnn后，解压缩，将其所有内容复制粘贴到你cuda安装路径下的v10.x文件夹中即可。 然后接下来就是配置环境。这是我配置的环境，如下图。 ? 环境变量.PNG 系统变量是安装时自动添加的。...然后你可以在命令行中，输入如下两个命令，来分别验证cuda和cudnn是否成功。 nvcc -V ? CUDA成功.PNG nvidia-smi ?...cudnn成功.PNG 这些成功后，cuda方面的安装就结束了。接下来，验证你电脑里装的pytorch是否适合cuda。 运行一下代码来验证。

    1.7K10

    pytorch安装-国内镜像源

    在安装好cuda和cudnn之后安装pytorch的方法 cudnn安装： 到cudnn官网下载：cudnn官方 下载cuDNN Library for Linux (x86_64) 解压缩： cp...检验 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 安装pytorch： 网上很多的方法都不是镜像下载，或者镜像下载因为系统的问题找不到库...打开官网，找到对应合适的版本（cuda)： https://pytorch.org/get-started/locally/ 之后复制下面这一行指令： conda install pytorch...__version__) print(torch.version.cuda) print(torch.backends.cudnn.version()) torch.cuda.is_available...； torch.cuda.current_device() #返回当前设备索引 有问题欢迎留言交流~ cuda安装教程：https://www.csdn.net/tags/Mtjacg5sOTA5NTctYmxvZwO0O0OO0O0O.html

    9.6K20

    深度学习之环境配置

    (1) 注意cuda、cudnn、cuda driver和cudatoolkit的版本 cuda是nvidia推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说cuda只能在nvidia的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥...有时候安装keras GPU版本的时候会默认安装cudatoolikit 10.0，这时候如果你cuda是9.0的版本的话，一般会报个CUDA driver version is insufficient...和cuda driver之间版本对应关系： [在这里插入图片描述] 在版本不匹配时，适当降低或者更新驱动器版本即可。...GPU，另外一种可能就是你没有安装支持GPU的TensorFlow或者Keras版本。...： [在这里插入图片描述] 安装后输入下列命令即可： import torch torch.cuda.is_available() 如果输出为True的话则表明当前的torch是支持GPU加速的

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    深度学习环境配置有哪些坑？

    特别注意cuda、cudnn、cuda driver和cudatoolkit的版本 cuda是nvidia推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说cuda只能在nvidia的GPU上运行...有时候安装keras GPU版本的时候会默认安装cudatoolikit 10.0，这时候如果你cuda是9.0的版本的话，一般会报个CUDA driver version is insufficient...和cuda driver之间版本对应关系： 在版本不匹配时，适当降低或者更新驱动器版本即可。...举个例子，假设你的系统全局环境的tensorflow是1.13.1版本，当你在虚拟环境下安装的是tensorflow1.14版本，你虚拟环境下的jupyter tensorflow版本不是1.14，而是...Torch的话安装到时候一般都会根据官网的配置要求来： 一般安装后输入下列命令即可： import torch torch.cuda.is_available() 如果输出为True的话则表明当前的

    1.8K30

    Windows系统CUDA10.2+CUDNN安装教程

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近有demo要在Windows下跑，就在自己MX330显卡的笔记本上安装了CUDA和CUDNN，本文记录这个踩坑过程。...驱动适配 Windows上显卡的驱动一般是已经安装成功的，这里首先需要查看自己的显卡支持的CUDA版本。...上图就是查看的结果，它表示最高支持的CUDA版本维10.2，更高的不支持（升级驱动后支持）。...CUDNN安装 解压下载得到的CUDNN压缩包，会得到一个名为cuda的目录，将其中bin,include和lib目录中的内容拷贝到CUDA的安装目录（默认维C:\Program Files\NVIDIA...至此，在Win10上CUDA和CUDNN安装完成。 训练测试 按照官方教程，在虚拟环境中安装Pytorch1.5并进行GPU训练测试，结果如下，成功使用CUDA训练。

    5.4K10

    【腾讯云HAI域探秘】“赋予艺术生命：通过腾讯云HAI和MagicAnimate呈现动态蒙娜丽莎“

    配置说明 AI框架 AI框架 环境配置 Pytorch2.0.0 Ubuntu20.04, Python 3.8, Pytorch 2.0.0, CUDA 11.7, cuDNN 8, JupyterLab...Tensorflow2.9.0 Ubuntu20.04, Python 3.8, CUDA 11.7, cuDNN 8, Tensorflow 2.9.0, JupyterLab TensorFlow...AI 模型 AI 模型 环境配置 Stable Diffusion Ubuntu20.04, Python 3.10, Stable Diffusion v1-5, CUDA 11.7, cuDNN 8...错误信息表明torchaudio需要torch版本2.0.0，但是目前已经安装了不兼容的2.0.1版本。...， 但是当用户的文件已经上传完成后才发现这个问题， 这种情况下， 没发自动扩容，就会陷入两难的境地， 新建实例会浪费时间， 不新建实例项目无法启动 新建实例之后服务器的用户和密码是否可以在详情展示出来呢

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    Pytorch、CUDA和cuDNN的安装图文详解win11（解决版本匹配问题）

    安装 下载torch 下载torchvision CUDA的卸载 可能出现的问题： CUDA和cuDNN版本不匹配 CUDA和Pytorch版本不匹配 cuDNN和Pytorch版本不匹配 显卡不支持CUDA...cuDNN的安装 在cuDNN的版本中，选择支持该版本的CUDA即可，这里我们看到v8.5.0的cuDNN支持CUDA 11.X，说明兼容cuda11.x全系列。点击下载即可。...这里会显示你的GPU型号，以及PASS，表示CUDA和cuDNN都安装成功了。 Pytorch安装 进入Pytorch官网https://pytorch.org/，选择需要安装的pytorch版本。...__version__)) print(torch.cuda.is_available()) 返回true说明安装成功。...（本质上临近时间安装的都能卸载） 右键 -> 卸载 然后在卸载程序中卸载即可。剩下的方法类似。 最后不放心的话可以用火绒等软件清理一下注册表。

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