- Java锁的逻辑(结合对象头和ObjectMonitor)
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- 自动注册实体类到EntityFrameworkCore上下文,并适配ABP及ABPVNext
- 基于Sklearn机器学习代码实战
大模型学习 - 内网环境搭建 。
环境:
- 内网,以下安装均为离线安装
- 系统:Linux cdh12 3.10.0-1160.e17.x86_64
- 内存(377G)、GPU(P40-25G)*8)
参考:
- linux离线环境下安装anaconda
- anaconda python 版本对应关系
在回车接收许可时,可得按慢点,不然还得重新开始:
参考: https://blog.csdn.net/weixin_44864260/article/details/127770525 。
我拿到机器的时候已经安装好
参考: https://blog.csdn.net/weixin_44864260/article/details/127770525 。
我这里选择的是:
没有创建虚拟环境,直接在base中执行安装,但报错了,是依赖包没有安装:
开始逐个安装依赖,阿里源地址( https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/),Pypi源(https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/):
最好安装torch 2.0以上版本,但通过这种方式一直安装不上!!! 。
参考: 零基础之Centos7下使用Conda安装Pytorch环境 。
我这里的环境是:
所以需要下载,下载地址: 清华源 :
然后逐个安装即可:
检测一下:
主机:Windows,目标主机:Linux 。
参考: windows实现ssh免密登录服务器 。
重点就是密钥生成:
ssh-keygen
然后上传公钥至服务器! 。
参考: VSCode内网远程连接服务器 。
注意:下载对应的ms-vscode-remote.remote-ssh插件时,内网和外网的VScode版本一定得一直,不然安装失败.
在执行完第2步时,我这在侧边栏中并不会出现远程连接的符号:
为了继续执行(),按F1调出命令控制,输入ssh ,选择:
在设置好连接信息后,选择对应的别名,根据提示填入密码,即可控制:
在远程给服务器安装vscode-server-linux-x64.tar.gz时,需要注意,替换commit_id即可,不加${}:
mkdir -p ~/.vscode-server/bin/commit_id
tar -zxvf /tmp/vscode-server-linux-x64.tar.gz -C ~/.vscode-server/bin/commit_id --strip 1
touch ~/.vscode-server/bin/commit_id/0
这样就可以了! 。
最后此篇关于大模型学习-内网环境搭建的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于大模型学习-内网环境搭建的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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