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04:04 PM · Nov 15 ,2025
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u_16175440 頭像

mob649e8155edc4 - WINDOWS 安裝 ollama用gpu運行

實現“WINDOWS安裝ollama用GPU運行”的全過程將會是一個相對複雜的任務，但也並非不可克服。為了方便大家更好地理解，我將這個過程以博文的形式記錄下來。從環境準備到擴展應用，每一個步驟力求詳細和清晰。 在開始之前，請確保您具備以下環境所需的基本條件。安裝Ollama的GPU支持涉及多個前置依賴，這對於其順暢運行至關重要。 環境準備 前置依賴安裝 以下是您需要安裝的

aigc , 深度學習 , CUDA , Python

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u_16175451 頭像

mob649e8158a948 - pip無法安裝llama_cpp_python

在嘗試使用 pip 安裝 llama_cpp_python 時，有些用户會遇到各種問題，比如環境依賴、版本不兼容等。本文將會一步步引導你解決這些問題，並進行環境準備、配置詳解、驗證測試、優化技巧和擴展應用的介紹。 環境準備 在開始之前，我們需要確保系統準備就緒，首先安裝與 llama_cpp_python 兼容的前置依賴。 前置依賴安裝 pip install numpy

aigc , ci , CUDA , Python

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u_16213418 頭像

mob64ca12ed4084 - 如何訓練stable diffusion python

在這篇博文中，我將詳細描述如何訓練Stable Diffusion Python模型的過程，解決過程中遇到的問題，分析根因並提出有效的解決方案，最後進行驗證測試和優化建議。這一系列的步驟將確保模型訓練的順利進行。 問題背景 在進行Stable Diffusion模型訓練的過程中，我遇到了多個技術性挑戰。具體來説，模型訓練效率低下，內存佔用過高，並且在GPU利用率方面表現不佳。這些

參數設置 , aigc , 解決方案 , CUDA

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u_16213450 頭像

mob64ca12f4d1ad - Linux Ollama使用GPU運行LLM模型

在當今的機器學習領域，運行大型語言模型（LLM）已經成為一種趨勢。尤其是使用強大的GPU加速，可以顯著提高模型的訓練和推理速度。然而，在Linux環境中，許多用户在使用Ollama運行LLM模型時遇到了GPU無法正常工作的情況。下面來詳細探討如何解決“Linux Ollama使用GPU運行LLM模型”的問題。 問題背景 在實際用户場景中，很多數據科學家和機器學習工程師依賴於Oll

aigc , 解決方案 , ci , CUDA

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u_15389271 頭像

編程小覃 - 『千言：面向事實一致性的生成評測比賽』基線系統

關於環境配置： CUDA 11.2.0: https://developer.nvidia.com/cuda-11.2.0-download-archive?target_os=Windowstarget_arch=x86_64target_version=10target_type=exelocal CUDNN v8.2.1:

aigc , llama , paddle , CUDA , Python

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u_16099248 頭像

mob6454cc6d3e23 - 關於Cloudflare Warp 的一些細節以及是否暴露訪客真實 IP 的測試

基於上下文（你之前詢問了 cuLitho、cuDSS、cuOpt 等 NVIDIA CUDA-X 庫），我推測“nvidia wrap”可能是“NVIDIA Warp”的拼寫變體。NVIDIA Warp 是一個開源 Python 框架，專為加速模擬、數據生成和空間計算而設計。它允許開發者使用 Python 編寫 GPU 加速的內核程序，適用於 AI、機器

數據 , 人工智能 , Css , CUDA , 前端開發 , HTML , Python

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u_16213424 頭像

mob64ca12eea322 - ollama如何只用GPU推理

在當今的深度學習應用中，越來越多的用户希望通過高效利用硬件資源來加速模型推理。在這種背景下，Ollama逐漸受到關注。但在GPU推理時，用户常常會遇到一系列問題。在本文中，我們將通過一個具體案例，詳細分析如何解決“ollama如何只用GPU推理”的問題，幫助用户順利完成任務。 問題背景 用户場景還原：在某項目中，用户需要使用Ollama進行深度學習模型的推理任務，期望通過GPU來

aigc , 深度學習 , 解決方案 , CUDA

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u_16213314 頭像

mob64ca12d3dbd9 - llama_cpp_python使用gpu

在使用 llama_cpp_python 庫時，如何有效利用 GPU 進行加速是許多開發者都關心的問題。由於我們對於大規模模型推理的需求日益增加，使用 GPU 來提高效率顯得尤為重要。本文將詳細記錄如何解決 llama_cpp_python 使用 GPU 的過程中遇到的問題，為後續的項目提供借鑑。 問題背景 在最近的項目中，我們決定使用 llama_cpp_python 來處理大

aigc , ci , CUDA , Python

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u_16213447 頭像

mob64ca12f43142 - Stable Diffusion升級 Pytorch 版本

在本篇博文中，我們將集中探討如何解決“Stable Diffusion升級 Pytorch 版本”的問題。隨着技術的演進，升級Pytorch的同時也需要確保與Stable Diffusion的兼容性。我們會涵蓋從版本對比到社區生態擴展的每個環節，幫助你快速掌握遷移過程。 版本對比 在各個版本中，Pytorch引入了一些重要的性能提升和特性差異。以下是Pytorch 1.x與2.x

適配層 , 新版本 , aigc , CUDA

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墨守成規de網工 - 可能是 2017 最全的機器學習開源項目列表 - 編輯部的個人空間 -

這個list僅提供參考，賽題二是一個較為開放的命題，範圍並不限於下文所提到的方向。本文檔用於幫助參賽選手快速查找並選擇適合的賽題方向與對應的 Issue。 所有任務均需以Issue + PR的形式提交，且 PR 必須引用對應的 Issue（例如在對應issue評論PR的link），方可計入有效成果。 文檔類賽題（Documentat

性能優化 , Core , issue , 大數據 , hadoop , 開源 , CUDA

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u_16213575 頭像

墨舞青雲 - 中文領域最詳細的Python版CUDA入門教程_python中使用cuda

你是否在為大型語言模型的量化推理速度發愁？GPTQ項目通過高效的CUDA核函數實現，將Transformer模型的量化推理速度提升數倍。本文將帶你深入瞭解GPTQ的CUDA內核開發全流程，從底層核函數實現到Python接口綁定，讓你掌握高性能量化推理的關鍵技術。讀完本文，你將能夠：理解GPTQ量化核函數的工作原理、掌握CUDA代碼到Python綁定的完整構建流程、學會如何

核函數 , 後端開發 , CUDA , Python

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u_16213467 頭像

mob64ca12f8da8d - windows gpu模式下運行ollama

在“Windows GPU模式下運行Ollama”的過程中，我們遇到了一系列技術問題與解決方案。本文將系統地記錄這一過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及生態擴展，以便其他開發者能更好地參考和借鑑。 環境準備 搭建“Windows GPU模式下運行Ollama”環境的第一步是進行依賴安裝。以下是所需軟件及其版本的兼容性矩陣：

windows , aigc , ci , CUDA

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u_16213358 頭像

mob64ca12dedda8 - ollama Windows 怎麼使用GPU

在使用 Ollama 進行開發時，許多用户希望能夠利用其強大的 GPU 加速能力，尤其是在 Windows 操作系統上。然而，很多人可能會發現實現這一點並不那麼簡單。本文將詳細記錄如何解決“ollama Windows 怎麼使用GPU”這一問題，包括使用GPU的背景，可能遇到的錯誤現象，根因分析，具體的解決方案，以及後續的驗證和預防措施。 問題背景 在近年來的開發中，隨着數據處理

驅動程序 , aigc , 解決方案 , CUDA

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mob64ca12e8d855 - docker ollama gpu centos7

docker ollama gpu centos7 是一個關於如何在 CentOS 7 上使用 Docker 容器化 Ollama 與 GPU 結合的實現和優化問題。在本文中，我將詳細記錄解決這一問題的過程，包括版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南，以及性能優化。 版本對比 在實施項目之前，我們首先需要了解不同版本之間的兼容性分析。以下是項目中使用的主要版本演進史的

aigc , Docker , CUDA

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u_16213346 頭像

mob64ca12dba5b0 - macos ollama 使用gpu cuda

在我的開發環境中，使用 macOS 和 Ollama 並利用 GPU 的 CUDA 加速是一項複雜的任務。本文將詳細闡述解決“macOS Ollama 使用 GPU CUDA”的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦以及進階指南。 環境配置 在開始之前，我們需要配置開發環境，以確保 Ollama 可以使用 GPU CUDA。首先，確認您的 macOS 版本和支

aigc , 環境配置 , ci , CUDA

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u_13479 頭像

jkfox - C#使用OnnxRuntime進行Resnet50分類（支持GPU）_c# onnxruntime

opencv 使用 下載opencv 4.11 ,選擇版本下載,下載exe版本安裝即可 包含目錄添加E:\APP\opencv4.11\opencv\build\include\opencv2,E:\APP\opencv4.11\opencv\build\include 庫目錄添加E:\APP\opencv4.11\opencv

分類 , qt , 開發語言 , Css , CUDA , 前端開發 , ide , HTML

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u_16213367 頭像

mob64ca12e10b51 - llama_cpp_python gpu 版本安裝

llama_cpp_python gpu 版本安裝是一項旨在充分利用圖形處理單元（GPU）進行高效計算的工作。以下是關於如何成功安裝該版本的詳細指南。 環境準備 在準備開始安裝之前，我們需要確保我們的硬件和軟件環境滿足要求。 前置依賴安裝 # 安裝基本依賴 sudo apt update sudo apt install build-essential python3-d

bash , aigc , CUDA , Python

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AI科技 - 英偉達發佈 CUDA Toolkit 13.1：20 年來最大升級，推出全新 CUDA Tile 編程模型！

12 月 6 日凌晨，英偉達正式發佈全新 CUDA Toolkit 13.1，官方稱其為“20 年來最大的一次更新”。本次發佈不僅帶來了全新 CUDA Tile 編程模型，還在運行時、數學庫、開發者工具等多方面實現了重大突破，標誌着 GPU 編程進入更高抽象層次，為 AI 與高性能計算提供了更強的生產力支撐。 1. CUDA Tile：面向張量核心的全新編程範式

數字化轉型 , 高性能計算 , 開發者 , CUDA

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mob64ca12f5c08e - 常用的免費AIgc軟件

常用的免費AIgc軟件是當前技術社區中日益受歡迎的工具。這些軟件不僅具備強大的功能，而且完全免費，使得廣大開發人員和研究人員能夠輕鬆獲取和使用。在本文中，我將為大家詳細介紹如何在不同方面配置、編譯和使用這些軟件，併為後續開發和集成提供指導。 環境配置 要順利運行AIgc軟件，我們需要先進行環境配置。以下是所需軟件和庫的版本依賴表格： 依賴項

優先級 , aigc , 開發人員 , CUDA

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mob64ca12f18f13 - ollama 在 windows 中支持gpu

ollama 在 Windows 中支持 GPU 是一個備受關注的技術問題，尤其是在深度學習和大型語言模型的運算中。面對這一需求，本文將詳細探討如何在 Windows 環境下有效地啓用和優化 GPU 支持的 ollama。內容將從版本對比開始，逐步深入到遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化和生態擴展等方面。 版本對比 在 ollama 不同版本的比較中，我們關注其對 GPU

性能優化 , windows , aigc , CUDA

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mob64ca12e58adb - ollama如何開啓GPU

ollama如何開啓GPU 隨着深度學習和大規模機器學習應用的廣泛普及，GPU加速已成為提升計算性能的關鍵。近期，許多開發者在配置ollama時遭遇瞭如何開啓GPU的問題。本文將記錄解決“ollama如何開啓GPU”的過程，以便為其他開發者提供參考。 問題背景 在使用ollama進行模型訓練或推理時，我們希望利用GPU獲得更高的計算性能。然而，一些用户報告稱未能成功啓用GPU

System , 驅動程序 , aigc , CUDA

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mob64ca12cfec58 - Ubuntu ollama推理時沒有使用gpu

在使用Ubuntu進行ollama推理時，用户常常會遇到“推理時沒有使用GPU”的問題。這是一個常見的性能瓶頸問題，直接影響到預測的速度和效率。下面將詳細闡述如何解決該問題的過程。 用户反饋： “在使用ollama進行模型推理時，始終沒有看到GPU的使用，我確定我的設備有GPU，但怎麼設置都無法啓用。” 根據上面的用户反饋，可以看出問題出在模型推理的過程中未能有效利

aigc , ci , CUDA , Ubuntu

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mob649e8166179a - ollama 跑雙顯卡的原因不跑GPU

ollama 跑雙顯卡的原因不跑GPU 在當今的深度學習和人工智能應用中，使用雙顯卡的配置可以極大地提升模型訓練和推理的性能。然而，許多用户在使用 ollama 時，發現儘管配置了雙顯卡，卻仍然無法有效利用 GPU。本文將深入探討這個問題的背後原因，並提供解決方案。 背景定位 適用場景分析，人們希望在高性能計算任務中充分利用硬件資源，尤其是在進行深度學習模型訓練時，雙顯卡的配

性能需求 , aigc , 深度學習 , CUDA

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u_16099203 頭像

網絡安全守衞 - redmine異構環境遷移並升級到最新版本_linuxiou

版本差異概覽 PokemonRedExperiments項目從baselines到v2版本的升級帶來了顯著的技術改進，主要集中在強化學習環境優化、依賴管理升級和地圖探索機制重構。以下是核心變化對比： 依賴版本更新 關鍵依賴

強化學習 , CUDA , 前端開發 , Javascript , Python

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