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如何识别麒麟系统类型；如何在银河麒麟上正确安装编译依赖；如何定制化编译 Nginx，集成常用模块；如何避免路径冲突导致的安装失败；如何配置 systemd 实现服务化管理。这套方法不仅适用于 Nginx，也适用于其他需要源码编译的软件（如 PHP、OpenResty、Tengine 等），是国产化环境运维的必备技能！

本文介绍了在Windows/Linux系统上安装PyTorch和CUDA以加速本地大模型推理的完整教程。主要内容包括：1）通过nvidia-smi确认显卡支持CUDA；2）推荐使用pip直接安装自带CUDA运行时的PyTorch（方案一），或从NVIDIA官网安装完整CUDA Toolkit（方案二）；3）验证PyTorch与CUDA的兼容性；4）实战演示如何在PyTorch环境中配置Huggin