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本文记录了在Docker容器中部署deepseek-R1 1.58Bit大模型的过程。作者首先清理了无关Docker容器，新建容器并挂载必要路径，但在安装Anaconda和构建虚拟环境时遇到代理配置错误。通过排查发现环境变量中的无效代理设置，清除后解决了apt更新问题。随后尝试安装NVIDIA驱动535版本以支持CUDA 12.1，但出现"Failed to initialize NVM

YOLO模型训练过程关键评价指标记录

摘要：PnP（Perspective-n-Point）和多视角三角化是2D到3D映射的关键技术。PnP通过已知3D-2D点对应关系求解相机位姿，确定相机在3D空间中的位置和姿态，而非直接映射2D点到3D坐标。多视角三角化则通过多个摄像头在同一时刻对同一物体的2D观测，融合为3D世界坐标信息。两者共同解决了从2D图像重建3D场景的问题，在人员轨迹生成等项目中具有重要应用。

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本文分享了Docker安装部署的两个关键配置：1）镜像配置，通过在/etc/docker/daemon.json中添加DaoCloud和1ms的镜像源加速下载；2）DNS配置，建议修改/etc/systemd/resolved.conf文件，移除8.8.8.8，保留114DNS或改用阿里云DNS（223.5.5.5/223.6.6.6）。这两个配置解决了作者长期遇到的Docker安装卡顿问题，使安

本文介绍了基于Docker部署DeepSeek-R1大模型的具体过程。首先阐述了显卡驱动、CUDA Toolkit等基础概念及其在宿主机和容器中的层级关系。然后详细记录了部署步骤：包括创建新Docker容器、处理flash_attn安装包、解决Torch版本冲突等问题。文中特别指出AutoDL环境下持久化存储的特殊性，并提供了虚拟环境迁移和假nvcc脚本的解决方案。最后描述了ktransforme