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Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,装上Anaconda,就相当于把 Python 和一些如 Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib 等常用的库自动安装好了,使得安装比常规 Python 安装要容易。
使用pycharm而非jupyter notebook, 是为了debug调试,方便看源码,深入理解代码1.显示:未为项目配置 Python 解释器2.想在pycharm中使用本地创建的虚拟环境方法:进入解释器配置界面,有三种方法,这里我们详细演示法3(最通用)通过法3进入设置,找到project(项目),添加本地解释器添加本地解释器→Conda 环境→找到conda文件夹(安装目录)→cond
最简单粗暴的离线Mamba环境安装教程,避开大量编译bug!!!
EfficientNet V2 是 EfficientNet 系列的第二代模型,由谷歌的研究人员在 2021 年的 ICML 会议上提出。EfficientNet V2 继承了EfficientNet V1的核心理念,即复合缩放方法(Compound Scaling),但在此基础上进行了多项改进,以实现更小的模型体积、更快的训练速度和更好的参数效率。
如果曾经安装过Python的其他版本,请提前卸载干净,并将以往设置的与Python相关的环境变量删除干净,然后再进行下面的安装。否则可能导致多环境的干扰问题。
安装 PyTorch 时,可以选择在 CPU 或 GPU 上运行,取决于你的硬件支持和需求。CPU版本安装:CPU 版本适用于没有 GPU 或不需要使用 GPU 进行深度学习的情况。安装过程相对简单,因为没有依赖 GPU 驱动和 CUDA 的要求。GPU版本安装:如果你的计算机上有 NVIDIA GPU,并且你希望加速深度学习计算,可以安装 GPU 版本的 PyTorch。GPU 版本依赖于 CU
Anaconda 是每个 Python 开发者必备的工具之一,尤其是在进行数据科学、机器学习和科学计算等领域的项目时。作为一个集成的 Python 发行版,Anaconda 不仅包含了最流行的 Python 库,还提供了强大的包管理和环境管理功能,极大简化了多版本 Python 和依赖库的管理。它内置的工具如 Jupyter Notebook、Spyder 等,也为开发者提供了一个方便的开发环境,
LORA微调大模型deepseekR1-7b
介绍了Anaconda 、Miniconda 和 conda 的基本功能、区别与联系、包安装源配置、常用基础命令。
Kubernetes 是一个容器编排平台,用于管理容器化应用程序。 它是用于自动化容器管理过程的重要部分,例如:容器复制、扩展、监控和调度。
# /langchain_learn/mcp学习/base_mcp_tool_study2.py# 导入必要模块import os# 初始化 MCP 服务器实例,指定服务器名称和版本#mcp_server.tool() 将函数注册为 mcp tool 工具"""获取指定目录的文件列表(默认查看桌面)Args:directory (str): 要查询的目录路径,支持 ~ 符号Returns:list
30 系列显卡是新一代架构,新驱动不支持 cuda 9 以及 cuda 10,所以必须安装 cuda 11最近在训练一个深度学习模型,要求的环境是python=3.7 + torch=1.3, 而torch1.3支持的cuda版本为9.2或10.2但是我所用的显卡为3090, 所以网上的解决办法都试遍了, 都解决不了服务器在载入模型的时候很慢后来无意中看到GeForce RTX 30系显卡目前是支
题神经网络训练需要强大的GPU支持,自己搭建成本太高,并且有时候出差等原因,无法将庞大的机箱搬走。因此,就产生了将深度学习网络训练的任务搬到云端的想法。由于初次使用,遇到不少大坑,花了两天时间才完整的实现。要实现的功能:- 安装anaconda管理库- 远程访问jupyter notebook- 将本地文件和服务器端文件互传- 安装tensorflow的GPU版本- ...
前面的问题都是跑grounding DINO这个项目出现的问题(原项目目前还没有开源训练代码),所以自己在写训练代码训练时,为了测试调试先选择了几个样本的数据集进行代码调试;因此一开始使用的单卡训练,出现了上述问题,并且按照前面的步骤解决了问题。但是可以确定的是确实是项目自定义CUDA内核在多卡运行出现了问题,在GPT和deepseek呆了好几天,仍然没有解决问题。具体是在github的Groun
之前一直都是在jupyter上面运行的,今天换到pycharm上运行,报错更加清晰joblib.externals.loky.process_executor.TerminatedWorkerError,去网上查了一下是因为joblib包版本过高(我的joblib版本是1.3.2),降低一下版本就行了。
ChatGPT Vision 不仅可以将涂鸦变成功能齐全的 Streamlit 应用程序,还可以将任何静态视觉转换为美观、交互式、动态的数据可视化。粘贴中的屏幕截图:包括以下提示词prompt:翻译如下:在 Streamlit 中创建夜莺/玫瑰图表。该图表应该是一个动态的 ECharts 图表,通过 streamlit-echarts 库。每个部分都应该是可切换的。图表的配色方案应与图像中的配色方
Manus 是由中国团队 Monica.im 开发的全球首款通用型 AI Agent(智能体)产品。其名称源自拉丁文 “mens et manus”(知行合一),强调“手脑并用”的能力——不仅能思考,还能自主执行复杂任务并交付成果。
通过ollama本地部署deepseek总共两步 1.部署模型 2.web页面 (推荐python部署的方式)ollama 大模型部署开源工具整合大模型的前端开源服务。
TOC](conda安装依赖时提示Resource temporarily unavailable自定义目录标题)conda install -c “nvidia/label/cuda-11.8.0” cuda -y -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main 时遇到,以下是deepseekr1给出的解决方案,下载速度直接起
通过以上步骤,你可以在 Conda 虚拟环境中成功安装并运行 Jupyter Lab。
最后还是通过网页搜索解决的。解决的方案是通过修改~/.bash_profile解决的通过查看~/.bash_profile发现文件末尾存在下面的代码这样一个命令必然促使无论在哪个conda环境下运行python --version, 结果都是会返回python 2.7的。体悟:解决问题靠的是思考与观察,而不是不思考式的去询问deepseek. deepseek的思考能力有限,有一定的信息搜索能力。
CoverM v0.6.1 是一款专注于宏基因组学应用的覆盖度计算工具。它基于映射(mapping)技术,通过读取和分析比对(mapping)结果来评估一组contigs或genomes的覆盖情况。
python读取grib数据,eccodes,cfgrib安装。
deepface是一款“即插即用”的人脸识别库,其功能丰富,使用方便。由于其依赖于tensorflow,而tensorflow似乎对m1芯片的macbook支持不是很好(我死活装不上),因此只依靠官方提供的流程无法顺利在m1芯片的macbok上进行安装。本文提供一套基于miniforge的可以顺利安装的流程。
安装特定版本的 GDAL(例如 3.9.1 版本),可以使用 Conda 命令并指定版本号。通常情况下,需要确保指定了正确的 Conda 频道,以便找到所需版本的软件包。在 Conda 中安装特定版本的 GDAL 的步骤如下:查找可用的版本:首先,可以使用 conda search 命令来查找 GDAL 的可用版本,以确...
换源执行这行命令:wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_24.7.1-0-Linux-x86_64.sh。不换源执行这行命令:wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py310_24.7.1-0-Linux-x86_6
llama_factory工具微调大模型!零代码微调从环境配置开始
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