## 项目方案：在Docker内安装CUDA
### 背景
CUDA是一个由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的并行性进行高效的计算。在使用Docker进行应用程序容器化的过程中，有时需要在Docker容器内安装CUDA以便使用GPU加速。
### 目标
本项目的目标是在Docker容器内安装CUDA，并提供示例代码来验证安装是否成功。
### 方案
#### 步
原创
2024-01-30 06:45:06
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本次安装参考了网上许多教程，结合自己的需求与理解，写下此篇博客，仅做本人总结使用。。一、前言windows10 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包CUDA toolkit（toolkit就是指工具包）cuDNN注：cuDNN 是用于配置深度学习使用二、安装工具的准备1. CUDA toolkit DownloadGA = General Availability,通用版本,指软件的通用版
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2024-03-29 15:06:53
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官方文档地址，还在开发阶段，文档部分有点乱https://book.open-falcon.org/zh_0_2/distributed_install/伪分布式安装，只有一台虚拟机，重在学习每个组件1 环境准备1.1 配置epel源必备操作，很多软件官方源没有sudo yum install -y epel-release1.2 Redis安装与启动sudo yum install -y red
1 卸载（deb方式安装的cuda）卸载过程忘截图了，过程是：sudo apt-get remove cuda
sudo apt autoremove
sudo apt-get remove cuda*然后切换到CUDA所在目录：cd /usr/local/
删除CUDA-11.0目录：
sudo rm -r cuda-11.0结果我再使用官方安装方法时就出现了，这种让人崩溃
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2023-07-04 11:00:15
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# Ubuntu上安装Redis的项目方案
## 项目背景
Redis是一种开源的内存数据结构存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等场景。在Ubuntu上安装Redis非常简单，本文将提供一个详细的步骤指南，并展示如何在项目中使用Redis。
## 安装Redis的步骤
### 步骤1：更新包列表
首先，确保你的Ubuntu系统的软件包是最新的。打开终端并输入以下命令：
```
文章目录1. docker使用GPU2. 镜像cuda版本和宿主机cuda版本不兼容2.1 确定问题2.2 解决方案3. ubuntu上安装GPU驱动4. NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux 1. docker使用GPU首先介绍几个事实：最初的docker是不支持gpu的为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docke
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2023-07-21 11:07:54
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最近发现网速太慢，用anaconda配置环境根本搭建不起来，没办法只能另想出路，试试docker，发现简直是我的救星，分享一篇借鉴别人的Docker环境配置。一、安装Docker1.更新系统软件，并下载必要工具sudo apt update
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-c
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2024-02-04 10:16:41
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为了装ubuntu版本的wechat，成功把自己的系统装坏了，重装遇到了好多之前没遇到的问题，装了两遍才成功。先将吐血试过的方法全面整理如下：一、准备工作1. 下载镜像源参考[链接]，亲测有效2.制作U盘启动盘参考[链接]，亲测有效3.给Ubuntu分配空间参考[链接]，亲测有效二、安装Ubuntu18.04还是参考以上链接，为Krasjet_Yu.博主点赞！但经过多次试错，有以下建议：选择是否联
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2024-05-26 22:23:30
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1.安装docker镜像sudo docker pull nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04
# 创建一个cuda9.0 cudnn7 ubuntu16.04的容器，名字为caffe，同时将本机的/home/hzh目录挂载到容器的/var/workspace下面
sudo nvidia-docker run -it -v /home/hzh:/var/
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2024-06-17 12:29:43
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### 在Python中安装bat库的指南
在Python开发中，经常需要处理某些特定于Windows操作系统的任务，比如运行批处理脚本。为了更加方便地与Windows的命令行工具进行交互，可以使用`bat`库。本文将详细介绍如何在Python环境中安装`bat`库，并给出一个实际应用示例。
#### 一、为何选择bat库？
`bat`库提供了一种方便的方式来运行批处理命令，并且允许在Pyt
首先说明，本文记录的是博主搭建的3节点的完全分布式hadoop集群的过程，环境是centos 7，1个nameNode，2个dataNode，如下：1、首先，创建好3个Centos7的虚拟机，具体的操作可以参考网上其他教程，这个给个链接《windows环境安装VMware，并且安装CentOS7 虚拟机》2、完成虚拟机的java环境的搭建，可以参考我的博客《centos7 安装jdk 1.8》3、
一支来自麻省理工(MIT)和德州仪器(TI)的研究团队，已经打造出了一款新型射频识别(RFID)芯片，特点是不会被黑。其声称采取了特殊的措施来防范两种类型的攻击，而它们也是困扰现代RFID芯片(部署了PIN码的信用卡)的头号问题——即“旁路”(side-channel)和“电压毛刺”(power glitch)攻击。旁路攻击出现在攻击者可以在附近看到、记录和分析数据的情况下(源自芯片执行的加密操作
临近假期，手上的事情忙的差不多了，于是最近给实验室新电脑和自己的本本都装了ubuntu。由于天性爱折腾，每次安装都采用同样的方法实在有些无聊，索性把网上说的方法都试了试，下面总结下我觉得比较好的方法。 1.从CD安装如果你的手上刚好有刻好的Ubuntu镜像CD，那就直接用CD安装吧，方便快捷，这里就不多说了。2.从U盘安装没有CD也不要怕，如果你的手上有一个1G以上的U盘也是可以的。从U盘安装Ub
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2024-02-21 22:08:02
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在进行数据科学和机器学习的开发时，许多开发者和数据分析师会选择在 Ubuntu 系统上安装并使用 IPython。IPython 提供了一个增强的交互式 Python 解释器，并具有许多便利的功能，如自动补全、强大的数据可视化等。然而，安装过程中可能会遇到一些问题。在这篇博文中，我们将详细描述在 Ubuntu 上安装 IPython 的过程，从问题背景到根因分析，再到解决方案，确保完整的流程记录。
# 如何在Docker中查看CUDA版本
在使用Docker容器中进行深度学习或GPU加速计算时，了解所使用的CUDA版本是非常重要的。CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型，它可以利用GPU的强大计算能力，加速深度学习和其他计算密集型任务。本文将介绍如何在Docker容器中查看CUDA版本。
## 问题背景
在使用Docker构建深度学习环境时，我们通常会选择基于NVID
原创
2023-07-16 09:57:54
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Windows系统cuda、cudnn与pytorch下载与安装的经验本文会分享自己在安装cuda、cudnn和pytorch过程中的经验与教训，包括涉及装错cuda版本后怎么卸载。检查版本打开NVIDIA Control Panel，查看自己的驱动能支持最高到什么版本的cuda。操作步骤如下： 我的驱动最高可以支持cuda11.8，因此可以装cuda11.8及更早的版本。cuda和cudnn的下
一、查看BIOS模式"win+r"快捷键进入"运行"，输入"msinfo32"回车，出现以下界面，可查看BIOS模式：UEFI模式： 2、磁盘管理"此电脑"点击右键，点击"管理"，点击"磁盘管理"： 3、制作u盘需要准备以下工具：①ubuntu系统镜像②刻录软件，推荐"软碟通"，会提示注册，选择继续试用就好③一个大于 2G 的 U 盘1.安装并打开软碟通
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2023-10-12 21:30:17
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目录前言一、Docker安装备份sources.list并新建阿里源镜像填入（最近清华源好像有问题）更新源使之生效二、NVIDIA GPU 驱动安装驱动安装检查安装结果三、Docker安装docker安装检查安装结果为避免docker操作必须要sudo，将当前用户加入docker用户组（${YOUR_NAME_HERE}处填当前用户名）四、Nvidia-docker安装安装检查安装结果五、Dock
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2023-07-21 11:04:58
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虚拟机的安装教程 以及Linux操作系统的搭建首先需要准备VMware安装在电脑上*安装完成后打开你的VMware，并点击创建新的虚拟机，或者在左上角文件点击，第一个新建虚拟机也可开始配置虚拟机，选择自定义高级选项之后下一步硬件的兼容性选择推荐的即可，不用自己去选择，之后继续选择下一步选择稍后安装操作系统，后期可以安装袭击需要使用的操作系统，例如比较旧的xp 系统 win7 win8 iOS 都可
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2024-05-21 23:46:09
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本文是《Python从零开始进行AIGC大模型训练与推理》（）专栏的一部分，所述方法和步骤基本上是通用的，不局限于AIGC大模型深度学习环境。 Docker AIGC等大模型深度学习环境搭建步骤主要包含如下步骤：CUDA驱动更新Docker创建CUDA安装与验证CUDNN安装与验证conda Python
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2023-09-06 11:17:28
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