本文介绍了在Ubuntu系统下为NVIDIA 50系列显卡安装驱动并部署vLLM服务的完整流程。首先说明570.144版驱动已支持50系GPU，安装时需添加"open"后缀。接着指导安装CUDA 12.8、Anaconda环境，并通过yml文件创建Python 3.12虚拟环境。文章详细说明了PyTorch安装、环境测试方法，以及vLLM源码编译的关键注意事项，特别强调需根据主

可能原因二：feetech舵机的固件版本需要更新，找fd的调试软件里更新。波特率最大然后开始，搜索，给每个舵机都升。升级完后再执行lerobot下标定脚本，即可成功标定。可能原因一：线缆没接好，检查控制板和电机之间的接线。每个舵机都检测更新一遍。我的是1.9.8.3。

本文深入解析了KVCache技术在大模型推理中的关键作用。随着LLM生成序列长度的增加，注意力计算成为性能瓶颈。KVCache通过缓存历史Token的Key和Value矩阵，避免重复计算，将复杂度从O(n²)降至O(n)。文章详细阐述了KVCache的设计原理、实现方案（从早期手动拼接演进为标准Cache类）及其显存开销（线性增长特性），并探讨了长序列场景下的优化方向（量化、分页管理等）。最后通过

本文深入解析了KVCache技术在大模型推理中的关键作用。随着LLM生成序列长度的增加，注意力计算成为性能瓶颈。KVCache通过缓存历史Token的Key和Value矩阵，避免重复计算，将复杂度从O(n²)降至O(n)。文章详细阐述了KVCache的设计原理、实现方案（从早期手动拼接演进为标准Cache类）及其显存开销（线性增长特性），并探讨了长序列场景下的优化方向（量化、分页管理等）。最后通过

先前的工作已经完成了40系显卡下的lerobot原生py库的控制和预计dora-rs的移植控制。更换新的50系列显卡后，重新再装一次环境，记录一些解决的依赖问题。环境：显卡技嘉的5060，cpui5-13490f，主板技嘉b760m gaming，双系统ubuntu2204，win10专业版。主要实现流程参考lerobot soarm101 官网教程。下面从装好2204系统开始。第一个要注意的问题

可能原因二：feetech舵机的固件版本需要更新，找fd的调试软件里更新。波特率最大然后开始，搜索，给每个舵机都升。升级完后再执行lerobot下标定脚本，即可成功标定。可能原因一：线缆没接好，检查控制板和电机之间的接线。每个舵机都检测更新一遍。我的是1.9.8.3。

本文详细介绍了基于LeRobot框架的SO-ARM101机械臂开发流程。内容包括：硬件连接与端口配置、电机ID设置与标定、遥操作实现、数据录制与上传HuggingFace，以及模型训练全流程。重点解决了常见问题如固件升级、相机超时、显卡驱动安装、CUDA版本匹配等。通过降低分辨率处理录制瓶颈，并指导正确安装PyTorch版本完成模型训练。文章提供了完整的命令行操作示例，帮助开发者从零实现机械臂的标

本文介绍了在16GB内存的Ubuntu系统上通过创建16GB虚拟内存来部署RoboBrain2.0-7B大模型的解决方案。由于编译过程中内存不足导致死机，作者详细讲解了从停用旧swap、删除交换文件、创建16GB新交换文件、设置权限、格式化到启用新swap的完整步骤。重点包括使用fallocate快速分配空间、设置600权限、mkswap格式化以及通过修改fstab实现永久生效。该方法有效解决了内