pytorch gpu搭建之旅

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介绍

介绍pytorch gpu搭建，目前ai领域的几个项目如yolov5、Stable Diffusion、Text Generation WebUI都需要使用python、torch、gpu，所以先搭好基础环境。

后面介绍yolov5、Stable Diffusion、Text Generation WebUI的安装过程

显卡选择

深度学习选择英伟达显卡，显存优先，比如8G的rtx3070就不如12G的rtx3060，显存大小对训练时间非常重要。
建议至少8G显存以上显卡，如rtx2060s、rtx3060，我个人购买的是rtx2060s，二手卡，价格1000；对于大模型项目显存依赖尤为重要，推荐rtx2080ti魔改22G显存版或tesla p40 24G显存。

其次对于个人电脑，内存、硬盘都要进行升级，比如内存推荐32G，硬盘500G 固态硬盘，CPU amd锐龙5 2600以上（intel类似）。

以上配置需要大机箱，且需要600w以上电源。
整套配置，价格在2500左右。

以上为基础条件。我的二手显卡购买经历

环境搭建

  • 安装win10操作系统

  • 安装anaconda

  • 安装vscode
    以上安装完成后，在命令行中输入“python”，确定python安装完成；
    如果未出现python，则需要在系统环境变量中，将anaconda安装路径设置到’path’环境变量中

  • 安装pytorch gpu 版本，打开pytorch,选择cuda11.8，并保存”run
    this commands”

upload successful

  • 安装显卡驱动

cuda11.8

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不需要安装显卡驱动，而是安装对应的cuda版本(里面带驱动）

  • 设置python，pip源，提升下载速度

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    pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  • 安装pytorch

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pip install 'run this commands' (之前保存的）

vscode 安装

最后

在vscode的终端中输入python，显示安装正常

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PS D:\gitee.com\giteeDemo\removebg> python
Python 3.8.8 (default, Apr 13 2021, 15:08:03) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32

Warning:
This Python interpreter is in a conda environment, but the environment has
not been activated.  Libraries may fail to load.  To activate this environment
please see https://conda.io/activation

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
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