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如何让3080显卡在Ubuntu下适配深度学习环境?
源代码杀手
2021-02-07 04:13:20
3080显卡在Ubuntu下适配深度学习环境
Ubuntu16.04
Ubuntu18.04
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3080显卡在Ubuntu下适配深度学习环境 Ubuntu16.04 Ubuntu18.04
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【国产海飞科
显卡
】基于DeepSeek和Dify的大规模AI模型部署与优化:
Ubuntu
系统
环境
配置及容器化应用部署指南
内容概要:本文档详细介绍了基于国产海飞科
显卡
部署 deepseek 和 dify 的具体步骤与配置。硬件配置包括 i5 13400 CPU、32GB 内存、1TB SSD 和海飞科 C10-A13-U128C3S
显卡
,操作系统为
Ubuntu
22.04。文档首先描述了
Ubuntu
的软件源配置,推荐使用清华、阿里云等国内镜像源以提升下载速度。接着详述了系统资源限制和内核参数的优化设置,确保系统性能达到最优。然后重点讲解了 ollama+deepseek 和 dify 的安装与配置过程,包括安装 AMD GPU 支持、配置 Docker 容器、启动服务等步骤。最后,针对海飞科
显卡
的
适配
,提供了大模型和小型 PyTorch 模型的部署方法,以及大模型的编译和传输流程。 适合人群:具备一定 Linux 系统管理和 Docker 使用经验的技术人员,特别是对国产海飞科
显卡
感兴趣的开发者。 使用场景及目标:① 需要在国产硬件平台上部署
深度学习
模型的用户;② 希望了解如何优化系统资源和内核参数以提高性能的技术人员;③ 对大模型和小型 PyTorch 模型的部署有需求的研究人员和开发者。 其他说明:文档提供了详细的命令行操作步骤,用户应根据实际情况调整 IP 地址、端口号和其他配置项。此外,文档还包含了模型调用的 API 示例,便于用户进行功能测试。对于非技术人员,建议寻求专业帮助以确保部署成功。
TensorFlow2.0 GPU版安装
ensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1] 。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究
视觉传感器 电脑配置要求
视觉传感器 电脑配置要求
ubuntu
18.04+RTX
3080
+pytorch nightly
深度学习
环境
配置
2020年末,由于RTX
3080
系
显卡
刚刚发布不久,
深度学习
的软件配套还没有跟上,这时候安装pytorch会有一定的难度。 在安装的过程中,我参考了下面几位前辈的博客: 为
ubuntu
18.04的RTX
3080
显卡
安装驱动 在
ubuntu
上安装cuda 在
ubuntu
上安装cudnn 在
ubuntu
上安装pytorch 使用了下面几个配套资源: RTX
3080
中国官网 cuda官网 cudnn官网 pytorch nightly的whl文件列表 安装
显卡
驱动/cuda/cudnn 安装
显卡
驱动的过程,参考我
Ubuntu
20.04下配置
深度学习
环境
ubuntu
20.04下配置
深度学习
环境
pytorch和tensorflow
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