查看文件夹下 nvidia-***.***.*** 的文件夹,字符串中nvidia- 后面的部分都是驱动版本
Chrome(Headless)即为Chrome的Headless模式,又称为无头浏览器
上周末,智谱AI在2023中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3,在各个任务上相比ChatGLM2都有了很大的提升。今天终于下载了模型部署测试,实际效果确实要比ChatGLM2要好。
dmPython 是 DM 提供的依据 Python DB API version 2.0 中 API 使用规定而开发的数据库访问接口。
报错:selenium.common.exceptions.WebDriverException: Message: 'geckodriver' executable needs to be in PATH. 说明没有安装Firefox的驱动。
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取方式直接回复:「chatglm2-6b」
报错cannot find -lcudart/cannot find -lcusparse的修复
ubuntu 16.04 python 2.7 cuda7.5/Cuda8.0 tensorflow-gpu
如果返回结果是 True,则说明环境已经搭建好;如果返回是 False,则说明环境还有问题。如果上述安装都没有问题,那么可能和笔者一样,是 Manjaro 当前启用了开源的 Nouveau 显卡驱动,需要将其禁用,然后再安装最新的 Nvidia 闭源驱动(详见下文)。
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
(Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明,本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用。)
搜索wps linux版本,下载到最新版本,进入到deb包下载目录,执行安装命令。
在非图形界面的Ubuntu server20.04的GPU服务器上配置环境,包括Nvidia驱动,cuda,cuDNN的安装,Anaconda的安装和开发环境创建。最好的参考文档是各软件的官方文档。
此篇博客记录一下TLinux系统安装显卡NVIDIA驱动与CUDA10/11的艰难过程。
该文介绍了在Ubuntu 16.04环境下安装NVIDIA GPU显卡驱动、CUDA 8.0以及PyTorch的方法。首先,需要更新系统并安装NVIDIA驱动,然后下载CUDA 8.0,接着安装PyTorch。安装完成后,可以通过在终端中输入 'import torch' 来验证安装是否成功。最后,更新numpy并验证GPU是否可用。
在 【Linux 内核】编译 Linux 内核 ⑦ ( 安装内核模块 | 安装内核 | 重启系统 | 查看当前内核版本 ) 博客中 , 安装完 Linux 内核后 , 重启 Ubuntu 系统 ;
我们在Linux应急时有时要用到Webshell查杀工具对被攻击站点进行木马扫描和清理;众所周知D哥的D盾在Webshell查杀方面做的还是很强的,但可惜没有Linux版,只能在Windows下使用。
前几天公司新购买一台服务器DELL R720,安装安装CentOS 5.6完成后发现只有lo,根本不存在eth*网卡,经过几番查找原来是对于r620、r720这类较新的机器,安装rhel5.x或centos 5.x系统,没有他的网卡驱动,所以要我们自己安装 网卡驱动,下载地址http://zh-cn.broadcom.com/support/ethernet_nic/downloaddrivers.php 知道到我们需要的网卡类型。
$ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800
手里头有台六年前买的 Windows 平板——昂达 V891W。预装系统 Win8,采用当年有着英特尔补贴而被寨厂们钟爱的 Z3735F 芯片方案,以及勉强能用的 2G 内存和 32G 的 emmc——不过随着前两年升级几次 Win10 后,它的系统盘基本被系统更新占满,卡得没法再用了。
输出:nvidia-515.105.01 (记住:515.105.01 这个版本号) 5… 此时只需要执行
GPU机器有2种,一种是GPU云服务器,一种是裸金属GPU,裸金属只能用公共镜像列表里的镜像
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0的配置文件中,ONBOOT=yes必须设置,这样可以保证系统重启时进行ssh连接时,网络服务也会自启动,否则会导致网络不通。
docker 是通过 yum install docker安装的,搜了一把,原来是因为linux与docker版本的兼容性问题。那就卸载旧版本安装最新版docker。(yum也需要更新)
我知道,基于GPU的高端的深度学习系统构建起来非常昂贵,并且不容易获得,除非你……
Kernel是Linux操作系统的核心部分。它由操作系统中用于管理存储器、文件、外设和系统资源的那些部分组成。Kernel是操作系统的核心,掌控着所有硬件设备的控制权。
官网下载对应 redhat 驱动: https://www.dell.com/support/home/cn/zh/cnbsd1/product-support/servicetag/2xhzrt2/drivers 执行: [root@localhost ~]# sh NVIDIA-Linux-x86_64-396.37.run 出现如下报错:
Linux的版本在官网上找合适版本的软件包,然后右键复制链接地址,通过wget命令下载。 官网:https://repo.anaconda.com/archive/
GPU云服务器,如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力,需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License(实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了,否则打开软件报错,但是软件实际运行的渲染效果怎样,是否跟license有关,需要业务自己去验证)。
前 3 篇文章给大家讲解了 Appium 环境安装,Appium 理念以及实现方式(四大点),第一个 app 自动化脚本。
01 概念介绍 CUDA(Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构) CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务。 使用CUDA的好处就是透明。根据摩尔定律GPU的晶体管数量不断增多,硬件结构必然是不断的在发展变化,没有必要每次都为不同的硬件结构重新编码,而CUDA就是提供了一
从报错中可以看出,服务器在调用AWT绘图API时,尝试通过地址“localhost:10.0”与一个叫“X11 Window Server”的东西建立连接,但失败了....再次访问时,报错就变为“不能初始化类sun.awt.X11GraphicEnvironment”;
若没有安装,则查看是否有N卡驱动,若无N卡驱动,则到软件与更新 -> 附加驱动中安装驱动
服务器选择 ubuntu Debian-16 4.4.0 虚拟环境搭建 miniconda 去清华源下载 https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py38_4.8.2-Linux-x86_64.sh 一路回车+yes 安装好需要重新连接服务器才可以使用 安装虚拟环境 创建 conda create
在centos官网下载安装包, 目前最新版本是7.6, 我下载的everything版本, 约10G, 包括最全的内容, 虽然最后只装了个GUI版本。
哈喽,大家好,我是唐国梁(Tommy),从今天开始,我将不定期分享有关目标检测和识别框架的理论和实战的研究心得。感兴趣的朋友,可以留言一起交流学习心得。
Headless Chrome 是 Chrome 浏览器的无界面形态,可以在不打开浏览器的前提下,使用所有 Chrome 支持的特性运行你的程序,简而言之,除了没有图形界面,headless chrome具有所有现代浏览器的特性,可以像在其他现代浏览器里一样渲染目标网页,并能进行网页截图,获取cookie,获取html等操作。 而对于写爬虫的同学,很多都会面临都一个问题,那就是数据都是通过动态渲染,甚至是加密得到的,普通的分析接口模式早已无法满足需求,因此我们引入Chrome Headless 来解决数据渲染问题。
本文讲述了如何编译uboot并进行配置,对编译过程中遇到的问题进行解决,此外还对uboot的结构进行了简介
深度学习大火,为了赶上AI的班车,许多研究生本科生们都在搞深度学习。然而深度学习环境搭建必不可少,这篇文章是我多次为实验室搭建环境所积累起来的经验总结,希望所有看到这篇文章的同志们,可以顺利解决环境搭建的问题。
本文讲述了使用NVIDIA官方工具搭建基于GPU的TensorFlow平台的教程。
寒假来了,想做个图像识别的demo,先把基本环境配置起来。这是一篇纯文字的、流水账式的记录。
前言 selenium在windows机器上运行,每次会启动界面,运行很不稳定。于是想到用chrome来了的headless无界面模式,确实方便了不少。
国内可以访问下面的地址下载chrome点开一个驱动版本有个notes.txt文件 里面有浏览器和驱动的版本对应
另一个关于内核升级的文档:《NFS》目录里《centos5.5 x86-64升级内核到2.6.20,安装iotop及fscache》
Kali Linux 是个坑特别多的操作系统,尤其是对于我这样的初学者来说,这也难怪会有那句名言:Kali 学得好,监狱进得早!这两天在定制自己的 Kali Linux 时遇到了许多坑,我采集汇总在了这篇推文里,以防日后重蹈覆辙,也供有需要的伙伴参考借鉴。
目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程。
之前我在文章中实现了用requests库爬取腾讯疫情数据的功能。但是我再Linux服务器上运行那个程序却出现了意想不到的情况。运行结果
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云