一、先確認(rèn)：這臺(tái)機(jī)器到底有沒(méi)有 NVIDIA 顯卡（最關(guān)鍵）1?? 看 PCI 設(shè)備（不依賴驅(qū)動(dòng)）lspci | grep -i nvidia有輸出 ? → 機(jī)器上有 NVIDIA 顯卡沒(méi)輸出 ? → 這臺(tái)機(jī)器 物理上就沒(méi)有 NVIDIA GPU👉 如果這里沒(méi)…

HTML前端Python后端聯(lián)動(dòng)開(kāi)發(fā)：基于Miniconda的輕量服務(wù)搭建 在快速迭代的Web開(kāi)發(fā)場(chǎng)景中，一個(gè)常見(jiàn)的痛點(diǎn)是——明明本地跑得好好的項(xiàng)目，換臺(tái)機(jī)器就“環(huán)境報(bào)錯(cuò)、依賴缺失、版本沖突”。尤其是當(dāng)團(tuán)隊(duì)成員各自使用不同系統(tǒng)、不同Python版本時(shí)&…

Markdown與Jupyter的協(xié)同革命：基于Miniconda-Python3.10的現(xiàn)代技術(shù)寫(xiě)作實(shí)踐 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，一篇技術(shù)報(bào)告的價(jià)值不再僅僅取決于它的結(jié)論是否正確，而更在于其推理過(guò)程是否透明、可驗(yàn)證。我們常?？吹竭@樣的場(chǎng)景：研究人員提交了一…

前言 你是不是也有過(guò)這樣的困惑：明明調(diào)用GPT、Llama這些大模型的API能解決通用問(wèn)題，但一到自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景——比如讓模型識(shí)別行業(yè)專屬術(shù)語(yǔ)、生成符合公司風(fēng)格的文案、處理特定格式的數(shù)據(jù)分析——效果就大打折扣？要么回答偏離需求，…

PyTorch環(huán)境遷移實(shí)戰(zhàn)：將本地Miniconda環(huán)境導(dǎo)出為Docker鏡像 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中，你是否曾遇到這樣的場(chǎng)景：本地調(diào)試完美的模型，換一臺(tái)機(jī)器卻因依賴版本不一致而報(bào)錯(cuò)？或者新同事入職第一天，花了整整半天還…

原文 Instead of lying awake worrying, we’re often told to “sleep on it” when making big or small decisions. There’s actually a scientific basis for this advice. Sleep ____1____ influence our respon…

HTML可視化訓(xùn)練結(jié)果：在Miniconda-Python3.10中集成Plotly與TensorBoard 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中，一個(gè)常見(jiàn)的困境是：模型跑完了，日志也輸出了，但你卻說(shuō)不清它“到底發(fā)生了什么”。損失曲線震蕩？準(zhǔn)確率卡住不動(dòng)…

Docker容器中運(yùn)行Miniconda-Python3.10進(jìn)行模型訓(xùn)練的完整流程 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中，最讓人頭疼的問(wèn)題往往不是模型調(diào)參，而是環(huán)境配置——“在我機(jī)器上明明能跑”的尷尬場(chǎng)景屢見(jiàn)不鮮。不同項(xiàng)目依賴不同版本的PyTorch、TensorFlow或CUDA，一旦…