离线安装Python package 包有时候我们在离线环境安装Python package ,然后再一台没有网络的机器上安装.python 的包管理工具pip 提供了一个命令, 来帮助我们下载离线包pip download 参数介绍pip download官方参考文档: pip_download-d, --dest Download packages into . -r, --requi
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2024-08-23 16:17:24
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最近学习到了超分辨率算法用到了 PyTorch 框架，有很多小bug，例如版本不一致，cuda+cudnn下载速度太慢等等问题。所以在这里写一篇博客详细记录安装的过程。附带 CUDA + cudnn各个版本安装包目录1.前言2.Cuda的下载安装及配置2.1安装Cuda2.1.1查看本机是否有独立显卡2.1.2下载CUDA安装包 2.1.3开始安装 2.2配置cuda环境&nb
最近在部署项目的是否需要安装sql server 2008 r2，前提条件，服务器需要安装.net framework3.5 服务器环境是windows server 2012 r2, 然后；net3.5安装正常流程安装，一直装不上， 我记得之前看过一篇文章，也是装不上。 其他方法没有测试过，但是有一种方法是要使用原版的安装文件，将备用路径指向X:\sources\sxs下面才行： 二、通过系统的
展开全部大多数人都是下载ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso 这种iso包用u盘安装的，把iso包解压：按照这个路径找到这个文件 ubuntu-16.04-desktop-amd64 -> pool -> restricted -> b -> bcmwl -> bcmwl-kernel-source_6.30.223.248+bdcom-0ub
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2023-12-02 23:37:03
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在Kubernetes环境中，使用GPU进行深度学习或其他高性能计算任务是非常常见的。为了更好地管理GPU资源，可以使用k8s gpu operator来实现。在有网络条件限制，无法在线安装k8s gpu operator的情况下，我们可以采取离线安装的方式。接下来，我将介绍如何实现“k8s gpu-operator离线运行”。
整体流程如下表所示：
| 步骤 | 操作内容
原创
2024-03-18 13:03:26
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# 离线安装 PyTorch GPU 环境指南
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，受到了研究者和开发者的青睐。为了充分利用计算资源，许多人希望在系统中安装支持 GPU 的 PyTorch。然而，在某些情况下，比如在没有网络连接的环境中，或者因为场地限制不能直接下载所需文件，我们需要通过离线方式安装 PyTorch。本文将逐步讲解如何在 GPU 上离线安装 PyTorch，并给出相应的
离线安装 GPU PyTorch 的过程其实并不复杂，通过合理的环境准备和配置，我们可以轻松完成这一任务。本文将为大家详细介绍这一过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用。
首先，我们需要确保安装 GPU PyTorch 的软硬件要求。以下是我们的基本要求：
- **硬件要求**：
- 支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡（型号如 GTX 1060 及以上）
1、简介在OpenShift使用各种额外的硬件资源基本都是遵循两步原则实现。第一个步骤是安装 Node Feature Discover Operator ，并利用这个 Operator 识别 Node 节点硬件中的可识别资源。第二个步骤是安装相应的 Operator 来支持该资源的特定操作接口。例如 Nvidia 的 GPU 就是通过 Nvidia GPU Operator 来实现 CUDA
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2023-11-29 20:04:03
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前言rpm（Red Hat Package Manager）离线安装的弊端就是无法自动安装依赖环境。 yum（Yellowdog Updater Modified）在线安装时可以自动帮你安装相关的依赖包。本文主要介绍rpm离线安装，在安装前需要把对应的安装包A，以及安装包A所依赖的安装包B、C、D等先下载好，再上传到服务器上。下载离线安装包下载地址在安装之前我们需要知道如何下载常用的rpm安装包
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2024-01-22 21:08:30
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# CentOS离线安装Docker GPU
## 介绍
Docker是一种流行的容器化平台，它允许开发者将应用程序和其依赖项打包成一个独立的可移植的容器。Docker的GPU支持可以让开发者在容器中使用GPU加速，从而提高应用的性能。然而，离线环境下安装Docker GPU可能会有一些挑战，本文将介绍如何在CentOS离线环境中安装Docker GPU。
## 准备工作
### 确认系统
原创
2023-10-10 12:08:33
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# 离线安装 PyTorch GPU 版的指南
在机器学习和深度学习的应用中，PyTorch 是一种广泛使用的框架。当你的机器没有稳定的互联网连接时，离线安装 PyTorch GPU 版会变得至关重要。本文将指导你如何在没有网络连接的情况下完成这一过程。
## 安装流程概述
以下是离线安装 PyTorch GPU 版的大致流程：
| 步骤 | 内容
目录任务任务简介详细说明知识点CPU与GPU数据迁移至GPU`.to()函数`：转换`数据类型`或`设备``torch.cuda模块`torch.cuda常用方法多GPU并行运算多GPU运算的分发并行机制PyTorch实现核心使用实例演示询问当前GPU内存剩余GPU模型加载出现的报错与解决 任务任务简介学习使用GPU进行加速运算；学习常见报错信息，方便调试代码。详细说明学习如何使用GPU进行加速
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2023-06-24 18:28:13
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在以下内容中，我将分享如何在 Ubuntu Server 上离线安装 Docker GPU。这个过程通过详细的步骤和方式，让您在没有网络连接的情况下顺利完成安装，并且可以充分利用 GPU 资源进行各种应用。
### 环境准备
在开始之前，我们需要明确软件和硬件要求，以确保我们的系统能够顺利运行 Docker GPU。
#### 软硬件要求
- **操作系统：** Ubuntu 20.04
一、前言Pytorch分为CPU版和GPU版，工作中一般会选择GPU进行训练。这里我们主要介绍如何安装Pytorch的GPU版。因为版本要求比较严格，我这里搭配了一套可用的版本，可当做参考。win10 + 1070ti + Anaconda + python3.6 + CUDA10.1 + cuDNN8.0.2 + pytorch1.5.0二、win10操作系统我这里选择win10 64位专业版，
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2023-07-14 19:14:50
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Kubernetes通过设备插件框架提供对特殊硬件资源的访问，如NVIDIA GPU、⽹卡、Infiniband适配器和其他设备。但是，提供GPU所需的所有NVIDIA软件组件。
原创
精选
2023-12-15 11:01:40
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静默安装oracle，不使用图形界面安装
一、操作系统前置条件检查：
1. 系统依赖包检查
binutils-2.20.51.0.2-5.11.el6(x86_64)
compat-libcap1-1.10-1 (x86_64)
compat-libstdc++-33-3.2.3-69.el6(x86_64)
环境搭建01——Ubuntu如何查看显卡信息及安装NVDIA显卡驱动原来的贴子有点老了，这里更新一下，算是一个快速安装的笔记吧！ 1.查看显卡型号输入如下命令：lshw -c video会显示以下信息WARNING: you should run this program as super-user.
*-display
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介绍:Google发布的三个产品:Google File System / MapReduc / BigTable的详细设计论文 , 奠定了风靡全球的大数据算法的基础.MapReduce分布式离线计算框架用于大规模数据(入门级是1TB)的并行计算. 将程序云星宇hadoop等分布式系统上MapReduce的概念是Map(映射)和Reduce(归约)Map(映射)将数据切片,把一组数据映射成键值对.
什么是 NVIDIA GPU OPERATOR？了解其安装、功能以及如何在 Kubernetes 环境中有效管理 GPU 资源以扩展 AI/ML 工作负载。译自Essential Guide to NVIDIA GPU Operator in Kubernetes，作者 Sameer Kulkarni; Sanket Sudake。随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工作负载在复杂性和规
翻译
2024-07-22 21:52:57
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