方法一:从python的角度解决问题,非常简单,pip安装即可。 如果只是用python调用cplex解决一些小问题可以直接使用(但是,它相当于只是安装了一个社区版的cplex求解器,对比较大的模型求解问题是运行不了的,会直接报错)。 方法二:从cplex角度解决问题,要先安装’CPLEX_Studio129(可以在官网申请下载)‘(我安装的是
首先,我们导入所需的库;然后,加载模型并设置GPU运行环境;接着,进行数据准备;最后,使用模型进行预测。通过使用GPU加速,我们可以提高程序的运行速度,从而更高效地进行开发工作。 希望本文能帮助到你,祝你在开发中取得好成果!
|如何充分利用GPU ? |如何让普通电脑普通显卡加速大模型的推理速度 ? | 第一步:安装Vulkan SDK第二步:部署llama.cpp做完第一步,识别显卡,具备使用的前提。做完第二步,加速模型推理,显存和显卡算力被充分利用。Ollama不支持MacOS的Intel+AMD架构,llama.cpp和GPT4All是唯二的选择。主要区别:llama.cpp支持分配CPU...
importllama_cpp_python# 创建一个GPU上的Tensortensor=llama_cpp_python.GPUTensor(shape=(3,3),device=device)# 执行Tensor的操作tensor.fill(0.5)tensor.mul(2.0)# 将Tensor复制到CPU并打印结果print(tensor.to_cpu()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 以上示例代码演示了如何使用llama_cpp...