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torch-1.14.0-with-cuda11.8-sm-90-deepspeed

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简介:
这段简介描述的是Torch的一个特定版本(1.14.0),该版本集成了CUDA 11.8和针对SM 90架构的优化,并且包含了DeepSpeed库,用于加速深度学习训练。 为了支持NVIDIA H100卡的算力90,我编译了torch-1.14版本,并搭配使用cuda 11.8,在deepspeed环境下成功训练大模型。 编译及使用的环境如下: Ubuntu:22.04 Python:3.10.6 nvidia-smi:525.105.17 CUDA:11.8 DeepSpeed:0.9.2 CPU:Intel

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  • torch-1.14.0-with-cuda11.8-sm-90-deepspeed
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    这段简介描述的是Torch的一个特定版本(1.14.0),该版本集成了CUDA 11.8和针对SM 90架构的优化,并且包含了DeepSpeed库,用于加速深度学习训练。 为了支持NVIDIA H100卡的算力90,我编译了torch-1.14版本,并搭配使用cuda 11.8,在deepspeed环境下成功训练大模型。 编译及使用的环境如下: Ubuntu:22.04 Python:3.10.6 nvidia-smi:525.105.17 CUDA:11.8 DeepSpeed:0.9.2 CPU:Intel
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    Ceres-Solver 1.14.0 with Eigen是集成了Eigen库的Ceres Solver优化库版本,适用于非线性最小二乘问题求解。 为了与eigen3.3.7兼容,请使用ceres-1.14.0版本。
  • 寺岗SM-90电子称简单设置指南
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    本指南旨在帮助用户轻松掌握寺岗SM-90电子称的基本设置方法,内容涵盖开机、校准、模式切换等实用操作技巧。适合初次使用的消费者快速上手。 寺岗SM-90电子称简易设置资料及常见故障处理方法如下:首先进行设备的基本配置步骤;然后介绍在使用过程中可能出现的一些问题及其解决办法。具体操作指南包括开机自检、参数调整以及如何排查简单硬件或软件故障等实用信息,帮助用户更好地掌握该型号电子秤的操作和维护技巧。
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    本资源为SM-SM-EDAS,包含Spatial SM天线选择相关研究资料,重点探讨空间调制技术在无线通信中的应用。 空间调制的程序以及基于EDAS天线选择和COAS天线选择的源程序。
  • TensorFlow-1.14.0.zip
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    TensorFlow-1.14.0是一款由Google开发的开源软件库,主要用于机器学习和深度学习领域,支持多种编程语言,适用于各种任务的人工智能模型构建。 网速较慢的用户如果急需使用且不介意花费一些币的话,可以考虑直接获取资源。对于不太急用的用户来说,则建议到GitHub下载开源版本。
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    DeepSpeed 0.14.3 是一款用于优化深度学习模型训练的Python库,支持PyTorch框架,提供高效的训练策略如弹性平均梯度下降等。 在使用深度学习优化库进行Linux与Windows系统下的编译安装时,有可能会遇到失败的情况。
  • Ceres-Solver-1.14.0.zip
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    Ceres Solver 1.14.0 是一个用于解决大规模非线性最优化问题的开放式软件库,广泛应用于机器人技术、计算机视觉等领域。 最新的最小二乘非线性优化库已经在实际应用中得到验证,并且兼容VS2013版本。最大似然估计(MLE)是一种在机器人技术和计算机视觉领域广泛应用的估计方法。假设数据服从高斯分布,MLE问题可以转换为一个非线性最小二乘(NLS)问题。对于NLS问题存在高效的解决方案,这些方案基于迭代求解稀疏线性系统直至收敛的方法实现。
  • Apache Subversion 1.14.0.zip
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    Apache Subversion 1.14.0是一款开源版本控制系统软件包,用于管理和控制源代码、文档等项目的变更历史记录。该版本提供了多项改进和新特性以增强用户体验。 Apache Subversion(简称SVN)是一个开源的版本控制系统,用于管理软件项目的源代码和其他文件的变更。这个压缩包包含的是Subversion 1.14.0版本的命令行工具,适用于Windows操作系统。通过提供版本化机制,使得多人协作开发时能有效地跟踪和合并代码更改,避免了代码冲突和数据丢失的问题。 在安装和配置Subversion命令行工具之前,你需要了解以下关键知识点: 1. **版本控制系统**:Subversion是基于集中式的版本控制系统,与Git等分布式系统不同。它有一个中央服务器存储所有项目版本,客户端通过连接服务器来获取、提交和更新代码。 2. **命令行工具**:压缩包中的bin目录包含了Subversion的命令行工具,如`svn`, `svnadmin`, `svndumpfilter`等。这些工具允许用户执行版本控制操作,如检出(checkout)、提交(commit)、更新(update)和差异(diff)。 3. **安装与配置**:解压后,将bin目录添加到系统的PATH环境变量中,这样就可以在任何地方运行Subversion命令了。 4. **基本命令**: - `svn checkout URL`:从服务器检出一个工作副本。 - `svn commit`:将本地更改提交回服务器。 - `svn update`:从服务器获取最新版本并合并到本地。 - `svn diff`:查看本地文件与服务器版本的差异。 - `svn status`:检查工作副本的状态,哪些文件被修改、新增或删除。 5. **许可证**:压缩包中的Licenses目录包含了Subversion的许可协议,通常为Apache License 2.0,这是一个开放源码许可,允许自由使用、修改和分发软件。 6. **协同开发**:在团队环境中,Subversion帮助协调成员间的开发,通过版本历史记录追踪每个更改,并且通过冲突解决机制处理多人同时编辑同一文件的情况。 7. **分支与合并**:Subversion支持创建分支(branch)和合并(merge),允许开发人员在不影响主分支的情况下进行独立开发,然后将分支的改进安全地合并回去。 8. **URL路径**:Subversion使用URL来标识资源的位置,这使得远程访问变得简单,并可以方便地处理网络环境下的版本控制。 9. **备份与恢复**:通过`svnadmin`工具,可以对Subversion仓库进行备份和恢复操作,确保数据的安全性。 10. **版本库迁移**:如果需要将版本库迁移到新的服务器或格式,可以使用`svndumpfilter`和`svnadmin load`命令来实现。 以上介绍应该让你了解如何使用和配置Apache Subversion。在实际工作中,熟练掌握Subversion的命令和使用技巧对于团队协作和项目管理至关重要。
  • DeePSpeed在Windows上的应用
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    简介:DeePSpeed在Windows平台的应用探索,介绍其优化技术如何提升深度学习模型训练效率与性能。 在Windows环境下使用pip安装deepspeed失败时需要进行编译。我尝试了python3.8版本搭配pytorch1.12以及windows10系统,并成功编译了DeepSpeed-0.9.2,有需求的用户可以参考此方法试试看。
  • DeepSpeed-0.8.3+4d27225f-cp39-cp39-win_amd64.whl
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    这是DeepSpeed库版本0.8.3的一个特定构建(commit hash为4d27225f)的Windows AMD64架构Python包,适用于CPython 3.9环境。 deepspeed-0.8.3+4d27225f-cp39-cp39-win_amd64.whl