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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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。

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