使用 Conda 創(chuàng)建獨(dú)立 PyTorch 環(huán)境，實(shí)現(xiàn)高效項(xiàng)目隔離與 GPU 加速 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目日益復(fù)雜的今天，你是否曾遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景：剛跑通一個(gè)基于 PyTorch 2.8 的模型訓(xùn)練腳本，結(jié)果切換到另一個(gè)舊項(xiàng)目時(shí)，卻因?yàn)?PyTorch 版本…

無(wú)需手動(dòng)installing：PyTorch-CUDA鏡像解決依賴(lài)沖突頑疾 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的日常開(kāi)發(fā)中，你是否經(jīng)歷過(guò)這樣的場(chǎng)景：本地訓(xùn)練好模型后推送到服務(wù)器，卻因“CUDA not available”或“l(fā)ibcudart.so.12 not found”等錯(cuò)誤而卡住？…

使用 Conda 構(gòu)建隔離的 PyTorch 環(huán)境：高效規(guī)避包沖突與環(huán)境不一致 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中，你是否曾遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景？剛寫(xiě)好的模型代碼在本地運(yùn)行正常，推送到服務(wù)器卻報(bào)錯(cuò) torch not found；或是團(tuán)隊(duì)成員都說(shuō)“在我機(jī)器上…

YOLOv11n輕量級(jí)模型在PyTorch-CUDA環(huán)境的表現(xiàn)評(píng)測(cè) 在智能攝像頭、無(wú)人機(jī)和工業(yè)邊緣設(shè)備日益普及的今天，如何在有限算力下實(shí)現(xiàn)高效精準(zhǔn)的目標(biāo)檢測(cè)，已成為AI落地的關(guān)鍵瓶頸。尤其是在嵌入式場(chǎng)景中，開(kāi)發(fā)者常常面臨“精度高則延遲大，速…

深入理解Buck電路：從原理到實(shí)戰(zhàn)設(shè)計(jì)的完整指南你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的問(wèn)題：系統(tǒng)需要3.3V供電，輸入?yún)s是12V鋰電池？或者CPU動(dòng)態(tài)功耗劇烈波動(dòng)，LDO發(fā)燙得像個(gè)小暖手寶？這時(shí)候，真正高效的解決方案不是換…

DiskInfo之外：監(jiān)控GPU存儲(chǔ)的新方法 在深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室里，你是否經(jīng)歷過(guò)這樣的場(chǎng)景？一個(gè)學(xué)生滿(mǎn)頭大汗地跑來(lái)報(bào)告：“老師，我的模型又炸顯存了！”而你打開(kāi)他的代碼一看，batch size設(shè)成了512——在一張…

Docker Compose配置GPU資源限制防止OOM 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目從實(shí)驗(yàn)走向生產(chǎn)的過(guò)程中，一個(gè)常見(jiàn)的痛點(diǎn)浮現(xiàn)出來(lái)：多個(gè)模型服務(wù)共享同一臺(tái)GPU服務(wù)器時(shí)，顯存“打架”幾乎成了家常便飯。你剛跑起一個(gè)大模型推理任務(wù)，同事的訓(xùn)練作業(yè)一啟動(dòng)&…

SSH遠(yuǎn)程連接PyTorch-CUDA容器：實(shí)現(xiàn)安全高效的AI開(kāi)發(fā)模式 在現(xiàn)代AI研發(fā)實(shí)踐中，一個(gè)常見(jiàn)的痛點(diǎn)是：明明代碼在本地跑得好好的，一換機(jī)器就報(bào)錯(cuò)——CUDA版本不兼容、PyTorch依賴(lài)沖突、甚至Python版本都對(duì)不上。更別提團(tuán)隊(duì)協(xié)作時(shí)&#…