NVIDIA:由NVIDIA提供的channel,包含CUDA工具包、cuDNN以及其他GPU加速的库。 从某个特定channel安装包: conda install -c conda-forge numpy 2、镜像 镜像是某个主服务器内容的完整副本,通常用于加速下载速度和提高资源的可用性。镜像服务器与主服务器同步,提供相同的数据,但可能位于地理上更接近用户的地方。 清华大...
nvidia channel中的一些包: Package repository for nvidia 使用conda search 命令,你可以查询默认 Conda 渠道提供的 NVIDIA CUDA Toolkit 版本。 举个栗子: $ conda search cudatoolkit Loading channels: done # Name Version Build Channel cudatoolkit 9.0 h13b8566_0 pkgs/main cudatoolkit 9.2 0 pkgs/main cud...
conda install --channel "nvidia/label/cuda-11.8.0" package 其中package 应该替换为实际的包名,例如 cuda-toolkit。 执行上述命令后,Conda 将从指定的频道 "nvidia/label/cuda-11.8.0" 中搜索并安装包名为 package 的软件包。如果包存在且兼容,Conda 将下载并安装它及其所有依赖项。安装完成后,用户应该能够在...
一个简单的配置文件 proxy_servers:# http: socks5://127.0.0.1:6262# https: socks5://127.0.0.1:6262channels:-nvidia-pytorch-conda-forge-defaultshow_channel_urls:truedefault_channels:-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/maincustom_channels:conda-forge:https://mirrors.tuna.tsinghua....
conda config--setshow_channel_urls yes(安装时显示channel的url) 回到顶部 4. 查看电脑硬件信息 4.1 cuda版本 (1)进入NVIDIA控制面板查看 1 nvidia-smi 若报未找到命令,cmd进入目录C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI再输入命令nvidia-smi,或者添加该目录到环境变量。
CUDA是一个由NVIDIA开发的并行计算平台和API模型,它允许使用GPU进行通用计算。在这里,我们指定了CUDA版本为9.0。这意味着我们将安装与CUDA 9.0兼容的cudatoolkit。 现在,让我们来看看如何使用这个命令来安装PyTorch夜间版及其相关依赖: 首先,确保您已经安装了Anaconda或Miniconda,并且conda命令可以在命令行中使用。 打开...
针对类似于 conda create --name VLM python=3.10 pytorch torchvision pytorch-cuda -c nvidia -c pytorch -y 创建新环境情况。添加镜像后，在conda下载安装pytorch时（conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch）去掉 -c pytorch，执行conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 ，...
一、验证电脑上的NVIDIA驱动是否安装成功。 二、安装CUDA 打开cmd窗口验证NVIDIA cuda是否安装成功(有的博客说需要安装后添加环境变量,我在添加环境变量之前验证是否安装成功,显示成功了,于是乎没有再添加其他的环境变量(我去系统变量里看了一下已经有了cuda的一些系统变量了)) ...
输入: cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\bin 输入:nvcc -V 若出现下图信息则安装正确 或者conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch 在安装cuda时,其需要的工具的支持,查看其文档向导: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/in...
启动成功后,可以通过命令nvidia-smi查看GPU显存使用情况 首先创建一个新会话 tmuxnew-tllm 进入会话 tmuxattach-tllm 启动命令: python-mxxx 退出当前会话 如果没反应就多试几次 英文输入下ctrl+b然后输入d 通过curl命令验证大模型OpenAI接口服务是否可用,脚本如下: ...