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Windows 11 本地大模型训练与 API 服务部署全攻略:专为 Windows 优化的端到端实现方案

本文详细介绍了在Windows 11系统下部署大模型训练及API服务的完整方案。针对Windows平台特性,重点对比了WSL2(推荐)和原生Windows两种部署路径,提供详细的WSL2环境配置指南、GPU驱动安装说明及CUDA环境搭建步骤。文章包含Python环境配置、模型训练/微调示例代码,并特别说明Windows平台下的API服务封装技巧和网络暴露配置方法。通过清晰的流程图和步骤说明,帮助开

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#windows
针对 10k FPS 吞吐量需求的 GPU 服务器集群(NVIDIA DGX) + Edge TPU 边缘节点协同部署 方案

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TensorFlow 模型部署的 Docker 配置与性能调优细节的深入指南

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针对 激光雷达点云处理 的 极端场景优化方案,结合 模型并行化(多 GPU) 和 Edge TPU 加速,实现 亚毫秒级延迟(<5ms)的实时处理

针对 激光雷达点云处理 的 极端场景优化方案,结合 模型并行化(多 GPU) 和 Edge TPU 加速,实现 亚毫秒级延迟(<5ms)的实时处理。方案涵盖硬件选型、模型优化、分布式训练与部署策略

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GitOps 实现持续交付流水线的完整指南

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Linux `date` 命令深度解析与高阶应用指南

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VS Code 在 Linux 上的完整安装与高效开发指南:从部署到远程开发实战

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运维之服务器虚拟化 的完整指南

运维之服务器虚拟化 的完整指南,涵盖技术原理、实践案例、安全漏洞处理及工具链推荐,帮助运维人员构建高效、安全的虚拟化架构!

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Kubernetes 部署的详细操作指南,涵盖环境准备、部署配置、运维管理及最佳实践,适用于从开发到生产的全流程

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区块链支付集成 的完整方案

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