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vLLM 在Win11+WSL上的安装与部署

技术报告摘要 本报告记录了在Windows 11 WSL2环境下部署vLLM服务并加载Qwen3-0.6B模型的过程。系统环境为Ubuntu 22.04.5 LTS,使用NVIDIA Quadro RTX 3000显卡(6GB显存)。安装过程包括系统更新、Python环境配置、使用uv工具加速vLLM安装(耗时51分钟)。部署过程中遇到网络连接、显存不足和CUDA工具缺失等问题,通过设置代理、降低

【Dify】安装与启动

本文介绍了Docker环境下Dify平台的安装与配置方法。首先提供了Docker安装建议,包括查看系统架构和配置国内镜像源。然后详细说明了Dify的一键启动流程:克隆仓库、配置环境文件、使用Docker Compose启动服务。文章还展示了本地访问地址和模型设置界面,并针对常见的镜像版本错误提供了解决方案(将1.12.0替换为1.11.4)。最后给出了清理Docker数据的可选命令,帮助用户维护系

#人工智能
【lgb去除警告,设置早停】[LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf

verbosity参数的值可以是-1(静默)、0(致命)、1(警告)、2(信息)、3(调试)。你可以设置为-1或0,以隐藏警告信息。另外,新版本的 LightGBM(版本’4.0.0’及更高版本)引入了 callbacks 功能,用于在训练过程中执行自定义操作,例如监控指标、提前停止训练等。这个警告信息是LightGBM的日志输出的一部分,对模型的训练没有实际影响。表示LightGBM在尝试进一步

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#深度学习#机器学习#人工智能
【pip指令】python安装本地下载好的安装包

【代码】【pip指令】python安装本地下载好的安装包。

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#python#pip#深度学习
【pip路径】虚拟环境中pip安装位置和python解释器位置不一致

虽然虚拟环境中使用的是 Python 3.10,但是 pip 命令却指向了 Python 3.7 的路径。导致安装的包被放在了 Python 3.7 的目录下,而不是 Python 3.10 的虚拟环境中。运行以下命令来检查并修复虚拟环境中的。

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#pip#python#chrome
深度学习Pytorch通过tqdm实现进度条打印训练过程信息

Tqdm是Python 进度条库,可以在 Python长循环中添加一个进度提示信息,借助它可以很方便展示深度学习训练过程的更新信息。代码如下:

#pytorch#深度学习#python
【docker容器】 如何将docker 容器中的文件拷贝到本地

通过这些步骤,你可以轻松地将 Docker 容器中的文件拷贝到本地系统中。命令从容器中拷贝文件到本地文件系统。确保你找到了要拷贝文件的容器,并记下容器的 ID。,要拷贝的文件在容器中的路径是。,目标目录是桌面上的。

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#docker#容器#运维
【Docker容器】Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint

考虑为什么sshd会使用8001端口。通常,sshd默认使用22端口,所以这里可能配置被修改过。用户可能在sshd的配置文件中将端口改为了8001,或者有其他配置导致sshd监听该端口。这时候,解决方法应该是修改sshd的配置,而不是直接杀死进程,否则可能导致无法远程连接服务器。SSH 默认使用 22 端口,但你的配置中可能额外监听了 8001 端口。Docker 容器启动失败是因为主机的。,且这

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#docker#容器#运维
【Docker容器】Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint

考虑为什么sshd会使用8001端口。通常,sshd默认使用22端口,所以这里可能配置被修改过。用户可能在sshd的配置文件中将端口改为了8001,或者有其他配置导致sshd监听该端口。这时候,解决方法应该是修改sshd的配置,而不是直接杀死进程,否则可能导致无法远程连接服务器。SSH 默认使用 22 端口,但你的配置中可能额外监听了 8001 端口。Docker 容器启动失败是因为主机的。,且这

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#docker#容器#运维
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