因此首先,查询了目标宿主机上的nvidia-container-toolkit版本,及该工具与cuda、ubuntu等的版本对应关系,重新安装了nvidia-container-toolkit,就在这个时候知道目标宿主机上本身存在一个docker镜像,是利用ollama部署的qwen2.5模型,并且这个镜像构建的容器可以正常调用nvidia-smi,也可以正常运行qwen2.5。这就排除了目标宿主机本...
也就是说当你的驱动版本小于CUDA支持的驱动版本则会出现不兼容。高版本的CUDA不支持低版本的驱动。
检查CUDA安装过程中的日志文件,寻找可能的错误信息。这有助于确定安装过程中是否发生了错误或警告。 尝试重新安装或更新NVIDIA驱动: 有时NVIDIA驱动与CUDA版本不兼容或驱动本身存在问题,可能导致nvidia-smi命令失效。 可以尝试卸载当前的NVIDIA驱动,然后重新安装或更新驱动。卸载驱动的命令如下: bash sudo apt-get remove...
Hi there, I’m setting up my environment for deep learning, however when I run the command nvidia-smi I don’t see cuda even though it’s installed. x@x-Lenovo-Legion-Y530-15ICH:~$ nvidia-smi Thu Dec 20 19:03:03 2018 …
重装了nvidai cuda ,启动了nvidia-fabricmanager CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()解决方法 $ python mcw.py/home/mcw/mambaforge/envs/ailme/lib/python3.11/site-packages/torch/cuda/__init__.py:118: UserWarning: CUDA initialization: Unexpected errorfromcudaGetDeviceCount(). Did...
后面一用nvidia-smi测试,连cuda都显示不了,而是显示出如标题所示的报错Nvidia NVML Driver/library version mismatch。 在网上尝试了各种方案后,要不说是重启,要不是删除某些pkg之类的。通过查阅/var/log/dpkg.log中,发现在某个时间段安装了libnvidia-compute-550-server,这与我的cuda驱动版本不同,并且550也是nvml...
nvcc显示的是CUDA的runtime api, 由CUDA Toolkit installer安装。nvidia-smi显示的是driver api。 pytorch版本选择 在选择pytorch版本的时候,指定的CUDA版本对应的command是cudatoolkit,因此应该选择nvcc -V的版本号。 如何安装 https://pytorch.org/get-started/locally/ ...
1、执行nvidia-smi出现问题: root@amax:~$ nvidia-smi NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running. 2、常见的可能性是ubuntu内核版本和nvidia驱动版本不匹配,ubuntu重启时内核版本自动升级造成了(but我确实...