登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
最近你可能听过一个新的AG-UI(Agent-User InteractionProtocol)协议:定义了前端UI和后端Agent之间的集成标准。不过与MCP/A2A协议不同的是,AG-UI是从实际产品中提炼出来的标准。这个产品就是CopilotKit:一个强大的、用来集成前端UI与后端Agent的开源神器,也是AG-UI协议的参考实现。
豆瓣镜像源:https://pypi.douban.com/simple/file>>setting最后点击OK即可如果给大家解决了问题可不可以斗胆要个打赏呢谢谢啦
MCP(Model Context Protocol)是一种连接AI模型与外部工具的开放标准协议,由Anthropic推出。它扩展了AI能力,允许模型请求使用外部工具完成任务并返回结果。MCP服务器类型包括浏览器自动化、代码工具、数据库访问等。配置过程包括安装依赖、创建配置文件、启动服务等步骤。在Cursor中可添加并管理多个MCP服务器,如Web搜索、文件系统访问等工具。高级配置涉及负载均衡、安
在使用BeautifulSoup解析网页时,NoneType对象无find_all属性的错误常见且棘手。本文分析该异常的多种成因,并给出15+解决方案。常见原因包括选择器错误、网络请求失败、解析器差异等。核心排查思路包括检查选择器、验证响应状态、更换解析器及加强None检查。进阶流程建议从网络请求到页面结构逐步验证。常见场景如动态加载内容需改用Selenium或API。记住深入理解页面结构比代码更
本文系统讲解 Python 函数进阶用法,涵盖参数高级特性(位置 / 关键字参数、默认值、*args/**kwargs)及混合使用规则。深入解析函数注解、闭包、装饰器等高级特性,演示装饰器实现日志、计时等功能的实战案例。介绍生成器函数与 yield 用法,对比生成器与普通函数的内存效率差异。最后讲解函数式编程工具(lambda、map、filter、reduce)及应用场景,帮助开发者掌握函数设计
1.判断目前机器的显卡驱动是否为最新,是否需要更新驱动。2.根据要安装的tensorflow_gpu的版本,注意最开始安装的tensorflow 1.14版本要求cuda的版本是10.0,而安装时10.1,所以报错。版本Python 版本编译器编译工具cuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.0.0-alpha0...
无
在服务器上配tensorrt遇到的坑,用来运行那个yolov5开源加速项目用的,在此记录。1、安装pycuda,安装之前先确定你的cuda和环境变量已经配置好了。比如我的cuda位置如下/usr/local/cuda-11.4/查看环境变量$ vim ~/.bashrc里面应该有这么几行export PATH="/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATH"export LD_LI
点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达来源丨OpenCV学堂OpenCV4.4 + CUDA概述OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分。第一部分是之前O...
前言记笔记真的非常有必要,因为好记性不如烂笔头,曾经填过的坑不仅可以帮助爬坑人,也可以帮助自己日后不小心又掉进坑的时候,能够快速爬出来!!!目录Ubuntu16.04LTS安装+磁盘分区NVIDIA显卡驱动安装+CUDA10.0/CUDNN7.4安装deepin-wine软件安装Anaconda3 安装Pycharm2018专业版安装...
利用Anaconda安转TensorFlow、cuda以及cuDNN教程。
为什么要在本地电脑安装 CUDA,CUDA 是什么的,用来做什么?我想,点击标题进来的小伙伴,应该都清楚这些。不管你是用来做什么,或者跟我一样为了跑 Tensorflow 的 Object Detection (目标检测)。但是我为什么要用 CUDA9,这里版本要特别注意。因为我使用的是 Tensorflow-gpu 1.10.0,为了能运行成功,最好和我的保持一致,那就开始我的踩坑流程吧。
CUDA 与 OpenGL 的互操作一般是使用CUDA生成数据,然后在OpenGL中渲染数据对应的图形。这两者的结合有两种方式: 1、使用OpenGL中的PBO(像素缓冲区对象)。CUDA生成像素数据,OpenGL直接渲染即可。 2、使用OpenGL中的FBO(顶点缓冲区对象)。CUDA生成顶点数据,OpenGL渲染。 这两种方法的核心都是将OpenG...
安装前的准备UEFI 启动GPT分区 Win10和Ubuntu16.04双系统安装ubuntu16.04 NVIDIA 驱动安装ubuntu16.04 NVIDIA CUDA8.0 以及cuDNN安装注意,在此使用的是CUDA9.0以及cuDnn7.1.4,所以可以参照上面的情况,安装本文使用的版本。不愿意官网下载,可以直接在此下载。安装Tensorflowu...
如果完全按照requirements.txt来安装的话,会发现安装的torch版本并不是gpu版本,所以得重新安装gpu版本的才能用你的gpu来训练Yolov7。解决办法 将resources.py文件放入libs文件夹,再输入python labelImg.py尝试。下载指令,我选择的是对应cuda 11.1的(其实我的cuda版本是11.2),复制pip指令,我用的。到previous中去寻找
问题:使用CUDA进行数组元素归约求和,归约求和的思想是每次循环取半。详细过程如下: 假设有一个包含8个元素的数组,索引下标从0到7,现通过3次循环相加得到这8个元素的和,使用一个间隔变量,该间隔变量随循环次数改变(累乘)。 第一次循环,间隔变量stride等于1,将0与1号元素、2与3号元素、4与5号元素、6与7号元素相加并将结果分别保存在0、2、4、6号元素中(图中红...
共享内存(shared memory)是位于SM上的on-chip(片上)一块内存,每个SM都有,就是内存比较小,早期的GPU只有16K(16384),现在生产的GPU一般都是48K(49152)。共享内存由于是片上内存,因而带宽高,延迟小(较全局内存而言),合理使用共享内存对程序效率具有很大提升。下面是使用共享内存对一个数组进行求和,使用全局内存进行归约求和可以浏览https:...
Pytorch 选择官方传送门选择安装平台WindowsPackage一般安装了python的都知道PipLanguage嘛,人生苦短,我选PythonCuda的版本查看也hin简单,看下图从上到下就知道了,比如我的CUDA选10.2Pip安装pip3暂停住了。。当我兴致勃勃打开cmd控制台输入之后单独pip命令就报错。。于是我选择在pip后面加一个3,确实开始下载了。。但是下载到10%就暂停了。
在开展深度学习项目时,我们通常会选择合适的深度学习框架。使用深度学习框架进行模型开发,能减少大量的重复代码工作。目前最流行的深度学习框架有:TensorFLow,PyTorch,MXNec...
CUDA可以认为是一个由软件和硬件构成的并行计算系统,其依赖于GPU的并行计算单元,CUDA有类C的API,方便程序编写。其依赖于CPU和GPU的异构体系,通过在CPU上串行执行环境初始化、内存分配、数据传输,然后在GPU上执行并行计算。内存分配 1、一维int *dev_ans = 0;cudaMalloc((void**)&dev_ans, d...
【自己查看用】GeForce MX150+Python3.7.6+Anaconda3+TensorFlow-gpu 1.14.0+CUDA10.0+cudnn7.6.4+PyCharm写在最前面首先要注意版本的选择,不要盲目选择,一定要每一个安装包都查清楚版本对应关系。(以及这篇博客主要是为了记录自己的思路和遇到的bug,并不算是教程,所以很多地方写的一点都不详细)Python安装我电脑中本来已经
tensorflow2.9+CUDA11.2+cuDNN8.1 环境配置详细使用教程
将/home/user/catkin_ws/polarstream/configs/nusc/pp/polarstream_det_n_seg_1_sector.py中第5行设为nsweeps = 1,第120行设为data_root = “/home/user/data/nuSenses/v1.0-trainval01_blobs”生成instance_all。以下操作均在虚拟环境中进行。
第一章、异常问题跑一个AI算法之前的版本基本信息:Pycharm2019..3.4python3.7.2pip18.1numpy1.18.2已安装Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2019然后跑下面的程序:# import numpy as np...
Ubuntu18.04+python3.8.13+cuda11.2+cudnn8.1.0+mmdet2.24.1+mmcv-full 1.6.0
纯小白配置安装Anaconda+CUDA+Pytorn+PyCharm基础环境。
1. 首先是安装ubuntu16.04,然后安装独立显卡驱动,这步骤我简单说明sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade然后直接进入系统设置里面–软件更新–额外驱动–选择安装2. 看到了我的驱动为384,因此选择装cuda时为9.0具体的驱动版本与cuda版本的关系如下:2.1开始安装 cuda9.0参考官网:https://develop...
Ubuntu18.04安装CUDA10.0+cuDNN+Pytorch一、安装显卡驱动程序选择软件与更新点击左下角设置点击附加驱动-–>选择推荐的驱动(tested)—>点击右下角应用安装完之后重启电脑验证是否安装成功,在终端输入 sudo nvidia-smi查看显卡信息最好找到系统设置左下角的详细信息部分,查看一下自己的图形卡是否已经是GeForce GTX 106...
通过对输入数据进行FP8量化,并利用Triton提供的高效矩阵计算和量化/去量化操作,这段代码可广泛应用于各种深度学习任务,尤其是在推理加速、量化感知训练和大规模矩阵运算优化方面。对于需要在内存受限的设备上部署深度学习模型的场景,使用FP8量化提供了显著的性能提升和存储节省。
python3.7+Anaconda3+CUDA10.0+cuDNN7.5.0 安装TensorFlow-GPU1.13.1,pycharm配置详细步骤配置前期准备:1.安装python3.72.安装Anaconda3并配置环境变量以上两个步骤较为简单,且不会影响下文安装,本文跳过。安装TensorFlow-GPU进入Anaconda Prompt终端在Anaconda中创建TensorFlow-
快速配置cuda,cudnn,tensorflow-gpu,帮你避开那些坑
ubuntu18.04+驱动450+CUDA10.0+cudnn7.6.5+xrdp重新装系统配置环境以及实现服务器实现远程访问(亲测,血泪史)问题描述最近服务器一直出现nvidia-smi 找不到命令 而且动不动服务器跟休眠一样,远程连接不了,多次装配无果后,决定重装系统,因此特此记录下自己两天的血泪史,(机房真的好冷,冻死了------)第一步:装系统我选择的系统是ubuntu18.04,可以
NVIDIA官网CUDA版本和显卡驱动版本对应CUDA ToolkitLinux x86_64 Driver VersionWindows x86_64 Driver VersionCUDA 11.1.1 Update 1>=455.32>=456.81CUDA 11.1 GA>=455.23>=456.38CUDA 11.0.3 Update 1>= 450.51.
关于nvidia,python,pytorch,cuda,tensorflow,cudnn 的版本对照,官方链接及简短安装
因为公司网络做了严格限制,必须使用账号登录,才能上网。必须是指定的ip地址和MAC地址设备才可以上网。windows11开启热点,安装第三方虚拟机软件,开启WSL2虚拟机都是被禁止的,否则账号会被封锁,无法上网。挺无奈的,那么就只能使用windows 11系统来安装CUDA Toolkit,Anaconda,PyTorch这些组件,使用DeepSeek 多模态模型 Janus-Pro,识别和生成图
0.基础包 确保已安装yum install mpfr cpp ppl cloog-ppl gcc kernel-devel pcre-devel libpcap-devel yum-plugin-priorities yum-conf libyaml libyaml-devel libnet flex bison gcc-c++第三步很坑的一点,官方文档也没写,要...
1、ubuntu-drivers devices查看最新驱动一定要查看以下因为比如比较老的显卡如1050,如果不安装最新驱动是无法正常安装比较新的CUDA1050默认CUDA9.1,直接安装CUDA新版本会失败2、sudo ubuntu-drivers autoinstall安装的是最新的450,可以安装CUDA103、https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-
一、预处理:1、检测显卡驱动及型号 ##添加ELPepo源,参照网上资料有版本差异,我取最新版本,地址如下:http://elrepo.org/tiki/tiki-index.phpsudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-K...
本篇博客记录了自己电脑安装pytorch GPU版本整个过程,包括很多踩过的坑,希望能帮助到有需要的人。检测显卡型号:如何查看电脑显卡型号查看自己显卡是否支持CUDA安装:官网链接(注:1050Ti是支持的,不知道为什么官网这里没有显示)更新显卡驱动(cuda toolkit版本号和显卡驱动版本号有很严格的对应,所以为了安装高版本的kit需要升级到最新的驱动版本,驱动版本是向下兼容,高版本的驱动可
======= 人工智能 Keras、TensorFlow 的环境安装 ======1.window下安装 anaconda(python 3.6 / python 3.7)2.安装 ubuntu 16/183.window下安装 Keras、TensorFlow(先安装CUDA、cuDNN,再安装Keras、TensorFlow)===== 第一步:先安装C...
撰文 |Will Zhang本系列为CUDA进阶,通过具体的经典问题,讲述高性能编程的一些基本原则以及方法。建议读者先阅读NVIDIA官方的编程指南完成CUDA入门,基础比较少的同学也建...
Ubuntu18.04 + Caffe + python3.7 + CUDA11 + cuDNN8编译记录背景基础环境安装过程Python3.7安装caffe官方代码下载及配置文件修改caffe与python3.7/cuDNN8适配cudnn_conv_layer.cpp和cudnn_deconv_layer.cppcuDNN版本指定libboost_python.so链接版本修改开始编译caff
根据参考链接,心中熟悉流程参考1确定了【高版本gpu driver 可以兼容 低版本】,所以放心卸载仅支持cuda8.0的旧版,安装支持cuda9.0的新版gpu driver。因为driver与硬件相关,暂时我找不到可以隔离的方案至于隔离cuda,至少有两种方案:基于ubuntu的多用户的隔离:每个用户的cuda安装在自己的home下面,不会影响原有的系统根目录下的cuda8.0的文...
配置本地深度学习环境
开始正事。想装python下的tensorflow-gpu,本人刚开始学机器学习,想着反正有Nvidia显卡,不如装个gpu版本的tensorflow,挖坑之旅由此开始,相信既然搜索者相关内容的同志们一定感同身受,我也就不多说废话了,直接讲讲怎么出坑,但愿以下经验能够帮助到你们!一、本机配置win10 64位 + NVIDIA GeForce GTX 950M(不用猜了,m结尾,我的电脑是笔记本)
安装 Visual Studio 2019下载地址我的Nvdia控制面板上写的是CUDA10.2安装的是CUDA10.2和Cudnn7.6.5(链接)
新电脑配置深度学习环境全教程
CUDA编程模型假设系统是由一个主机和一个设备组成的,而且各自拥有独立的内存。主机:CPU及其内存(主机内存),主机内存中的变量名以h_为前缀,主机代码按照ANSI C标准进行编写设备:GPU及其内存(设备内存),设备内存中的变量名以d_为前缀,设备代码使用CUDA C标准进行编写一个典型的CUDA程序实现流程:1.把数据从CPU内存拷贝到GPU内存在CP...
记录自学cuda的过程,欢迎大家来交流
python
——python
联系我们(工作时间:8:30-22:00)
400-660-0108 kefu@csdn.net