1).run形式安装cuda。清理原有显卡驱动后，先安装自己显卡对应的驱动，在步骤中出现”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”时，选择 No。（这里是cuda自带的旧版本的驱动）。
本篇文章，聊聊如何在新版本 PyTorch 和 CUDA 容器环境中完成 xFormers 的编译构建。
参考：https://blog.csdn.net/cxyj666/article/details/97617358
之前的python环境，使用ubuntu安装pip来安装python依赖，但是遇到缺少某些库的版本，比如一个项目需要用到faiss，pip只有最新的1.5.3版本，但是这个版本使用了较新的CPU指令，在老服务器上运行报错：
镜像标签可以理解为版本号。比如我们项目demo的版本是1.5.1，那么标签可以是：
本篇文章，我们聊聊如何使用 Docker 来本地部署使用 Stability AI 刚刚推出的 SDXL 1.0，新一代的开源图片生成模型，以及在当前如何高效的使用显卡进行推理。
在使用PyTorch进行深度学习模型开发时，我们可能会遇到一些错误和问题。其中之一是Can't get attribute 'SiLU'的错误。这个错误表明在导入torch.nn.modules.activation模块时，找不到SiLU属性。本篇文章将介绍导致这个错误的原因，并提供解决方案。
世间无限丹青手，遇上AI画不成。最近一段时间，可能所有人类画师都得发出一句“既生瑜，何生亮”的感叹，因为AI 绘画通用算法Stable Diffusion已然超神，无需美术基础，也不用经年累月的刻苦练习，只需要一台电脑，人人都可以是丹青圣手。
注：虽有的卡驱动更新至较新版本，且CUDA Toolkit及PyTorch也可对应更新至新版本。但有的对应安装包无法使用，有可能是由于卡太旧的原因。
看到不少文章讲解用Flask部署YOLOv5的，不过基本都在本地上能够运行而戛然而止。因此，我打算再进一步，利用Docker在云服务器上部署YOLOv5，这样就能够开放给别人使用。
2.安装一个dll的第三方库，叫做intel-openmp，看到这名字我上去就是一个大写的“漏”，因为根绝我的第三感，不用安装，而且这个方法的提供者说也失败了，所以Tom可信指数：3颗星
「K8S 生态周报」内容主要包含我所接触到的 K8S 生态相关的每周值得推荐的一些信息。欢迎订阅知乎专栏「k8s生态」。
Harbor 的所有组件都在 Dcoker 中部署，所以 Harbor 可使用 Docker Compose 快速部署。 harbor共有六个容器组成：
用yaourt安装的话貌似会出现错误：不能连接到本地 127.0.0.1:3080。
笔者使用conda安装PyTorch1.10 gpu版本指令如是：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
pip uninstall torch pip install torch==0.4.0
FROM 表示的是这个 dockerfile 构建镜像的基础镜像是什么，有点像代码里面类的继承那样的关系，基础镜像所拥有的功能在新构建出来的镜像中也是存在的，一般用作于基础镜像都是最干净的没有经过任何三方修改过的，比如我用的就是最基础的 centos，这里有必要说明一下，因为我用的镜像加速源是阿里云的，所以我 pull 下来的 centos 是自带阿里云的 yum 源的镜像，如果你用的不是阿里云的镜像加速源，pull 下来的镜像 yum 源也不一样，到时 yum 安装软件的时候可能会遇到很多问题（你懂得）。
7月29日，PyTorch 1.6、TenorFlow 2.3、Pandas 1.1恰巧同时发布。这三个库都是定期滚动更新，大约每个季度更新一次小版本。
本文介绍了如何使用Docker、HAProxy和Consul构建高可用性且可扩展的微服务架构。通过详细阐述Docker的部署、HAProxy的配置以及Consul的配置和使用，使读者对微服务架构的高可用性需求有深入的理解。
本地构建能通过至少代码上的问题不大，本文列举了一些可能的原因，小伙伴可以按照顺序依次查看代码和配置
之前一直从事Windows上的客户端软件开发，经常会处理和服务器交互相关的业务。由于希望成为一个全栈式的工程师，我对Linux上服务器相关的开发也越来越感兴趣。趁着年底自由的时间比较多，我可以对这块做些技术研究。虽然这些知识很基础也很老，但是对我这样的新人来说还是挺有意思的。
操作系统：CentOS 7 Docker版本：Docker version 20.10.10
安装成功后，luarocks install torch 可能找不到OpenBLAS，需要定义路径再进行torch安装：
这是深度学习课程的第一个实验，主要目的就是熟悉 Pytorch 框架。MLP 是多层感知器，我这次实现的是四层感知器，代码和思路参考了网上的很多文章。个人认为，感知器的代码大同小异，尤其是用 Pytorch 实现，除了层数和参数外，代码都很相似。
We’d prefer you install the latest version, but old binaries and installation instructions are provided below for your convenience.
如果您尝试拉取 Docker 映像并且它显示未找到清单错误，那么您需要了解如何解决它。
centos7使用lldb调试netcore应用转储dump文件 centos7 lldb 调试netcore应用的内存泄漏和死循环示例(dump文件调试)
本篇文章聊聊如何使用 HuggingFace 的 Transformers 来量化 Meta AI 出品的 LLaMA2 大模型，让模型能够只使用 5GB 左右显存就能够运行。
最近在用Docker+Jenkins做持续集成(CI），中间有个步骤需要调用zipalign对齐jar包，但我运行zipalign的时候却提示： No such file or directory。
Apache Flink 是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。
在前面的博客中，我们大篇幅的使用到了Docker和Singularity这两种常见的容器化编程环境解决方案，使得我们的各个编程环境能够更好的隔离。如果要展开讲解容器化编程环境的重要性的话，我们有可能会发现容器并不是那么的必须：比如解决python库的依赖冲突问题，我们可以选择使用python的virtualenv或者conda的虚拟环境；比如解决gcc的版本依赖冲突，我们可以手动配置和选择对应的版本；比如对于我们没有root权限和对外网络的环境，想要安装一些工具可以采用源码编译安装。那么，这些种种的问题，如果我们采用Singularity的方案，就可以一次性的解决。而且容器化是一个趋势，比如各种的机器学习框架都会提供容器版本的安装方案，像MindSpore和Tensorflow等等。这里我们尝试使用Singularity的容器def文件（类似于Docker的Dockerfile，而且兼容Docker的镜像），去构造一个Pytorch专属的编程环境。
这两年容器技术太火了，很多大公司后台的应用都完成了容器化的转变，容器化代表了 DevOps 领域的一个未来趋势
本文所述的内容是在2019年1月8号开始的，于2019年1月10号结束。在Win10家庭版上装的Ubantu 18.04版本的虚拟机，文档主要参考的是Fabric Release-1.4版本。另外，我喜欢Go，所以接下来关于链码的演示，没有nodejs、python和java什么事，想看这些，可以移步未来我写的文章。Orz...
有一期的恶意文件检测模型训练好了，因此需要进行测试，关于恶意文件检测的内容，可以回看博主之前写的博文：
Go从1.5版本之后，就默认优先使用vendor子目录中的依赖库，而不是$GOPATH/src中的依赖包，这样我们可以把工程源码到处复制，使用时直接go build就可以了，不需要考虑一大堆第三方依赖包的管理问题。
之前安装的 Pytorch 框架出问题了，故重新安装，但是发现一个很奇怪的问题，就是安装 torch1.5 及以下版本，安装成功后能 import torch 成功，但是安装 torch1.6.0 及以上版本就出现了上述问题。最开始，我反复的重新安装 1.5.0 和 1.6.0 版本去测试，最终才确定就是我的电脑上安装 1.6.0 及以上版本就会出现 import torch 报错的情况，后续认真查看报错信息，定位到下面这条关键报错信息：
本篇文章聊聊如何通过 Docker 和八十行左右的 Python 代码，实现一款类似 Midjourney 官方图片解析功能 Describe 的 Prompt 工具。
注：同一仓库源可以有多个 TAG，代表这个仓库源的不同个版本，我们使用 REPOSITORY:TAG 来定义不同的镜像。如果你不指定一个镜像的版本标签，例如你只使用 ubuntu，docker 将默认使用 ubuntu:latest 镜像。
最近开发中遇到很多相同的问题，下意识去翻自己的历史记录，但又没能快速定位。我的trilium一直用来记录自己的周报和相关教程，对于常见的bug和修复方案也找不到合适的地方，只能穿插在日报的历史中，随时间沉没。无意间翻到子舒的奇趣周刊，Bug周刊也由此而生。
在前面发布《elmlang时》我们谈到elmlang的函数FRP和可视调试特征，使得为其装配一个live ide变得可能，elmlang提供的插件，已经使其它能很轻松地接入市面上几大IDE，如本地我们有atom，vscode这样的东西，在业界是推崇用vim的，他命令区和编辑区合一的ui方案使之成为通用ide，那么在远程呢，越来越流行的还有很多web IDE，elmlang for webapp的特性使得其天然就与web ide相生相融，与我的想法颇为迎合的是，elmlang的官方发布了一个ellie:el-li-e，elmlang live editor的意思，它模拟了atom这样的本地编辑器方案，该项目托管在https://github.com/ellie-app/ellie。
本篇文章聊聊 Stable Diffusion WebUI 中的核心组件，强壮的人脸图像面部画面修复模型 GFPGAN 相关的事情。
pytorch-ts 是一个基于 PyTorch 和 GluonTS 后端的概率时间序列预测框架。可以使用 pip3 install 直接安装。
申威 CPU 是从指令集（派生自 Alpha ）层面就是自成体系，区别于当前主流的 X86 架构或是 Arm 架构，故当前人们常用的软件均无法直接在申威架构CPU上使用，必须基于源码重新编译、移植甚至重新适配开发。
最近在浅尝Pytorch的源码，利用业余时间去品读品读，看着看着，第一次对Pytorch有了重新的认识。 原来现在Pytorch的版图是如此之大，Pytorch已经不是一年前的Pytorch了。
如果你是一个python自动化测试人员，某天你在公司终于完成了一个项目的接口自动化脚本工作，在你自己常用的本机或者服务器上调试完成了脚本，稳稳地没问题。 可是晚上下班回家，你自己找了个linux的服务器，想在家里也练练手，于是重新安装python3.6版本，网上找个教程巴拉巴拉的一大堆指令安装。
组织正在改变他们已经在软件应用项目中成功的微服务架构模型，这就是大多数微服务项目使用API（应用程序接口）的原因。我们要为微服务喝彩，因为它相对于其他的模型有各种先进的特性。
1. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异
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