机器学习基础环境部署 | 机器学习系列(2)

简介: 机器学习基础环境部署 | 机器学习系列

安装PyTorch

登入PyTorch官网:PyTorch


选择操作系统,cuda模式,复制安装命令。



image.png


Anaconda Prompt激活pytorch环境,执行命令。慢慢等安装吧。



image.png


如果你发现安装很慢的话,建议给anaconda添加国内源。而且我不建议是清华源,因为太卡了。这里推荐一下北外的源。具体操作如下:


打开用户目录下的.condarc文件,更新成为如下内容。


channels:

 - defaults

show_channel_urls: true

default_channels:

 - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main

 - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r

 - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

custom_channels:

 conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud

 msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud

 bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud

 menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud

 pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud

 simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud


命令行中执行命令清理缓存。


conda clean -i

安装完成之后,查看pytorch版本。


conda list


image.png


总结

基本环境已经搭好了,找个模型玩玩吧。


相关文章
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
PAI Model Gallery 支持云上一键部署 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 系列模型
DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目,多次评测中表现优异,性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型(如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等)。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型,实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。
|
12天前
|
API 开发工具 Python
阿里云PAI部署DeepSeek及调用
本文介绍如何在阿里云PAI EAS上部署DeepSeek模型,涵盖7B模型的部署、SDK和API调用。7B模型只需一张A10显卡,部署时间约10分钟。文章详细展示了模型信息查看、在线调试及通过OpenAI SDK和Python Requests进行调用的步骤,并附有测试结果和参考文档链接。
1938 9
阿里云PAI部署DeepSeek及调用
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 开发者
DeepSeek服务器繁忙?拒绝稍后再试!基于阿里云PAI实现0代码一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1大模型
阿里云PAI平台支持零代码一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1大模型,用户可轻松实现从训练到部署再到推理的全流程。通过PAI Model Gallery,开发者只需简单几步即可完成模型部署,享受高效便捷的AI开发体验。具体步骤包括开通PAI服务、进入控制台选择模型、一键部署并获取调用信息。整个过程无需编写代码,极大简化了模型应用的门槛。
140 7
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
云上一键部署 DeepSeek-V3 模型,阿里云 PAI-Model Gallery 最佳实践
本文介绍了如何在阿里云 PAI 平台上一键部署 DeepSeek-V3 模型,通过这一过程,用户能够轻松地利用 DeepSeek-V3 模型进行实时交互和 API 推理,从而加速 AI 应用的开发和部署。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 安全 PyTorch
FastAPI + ONNX 部署机器学习模型最佳实践
本文介绍了如何结合FastAPI和ONNX实现机器学习模型的高效部署。面对模型兼容性、性能瓶颈、服务稳定性和安全性等挑战,FastAPI与ONNX提供了高性能、易于开发维护、跨框架支持和活跃社区的优势。通过将模型转换为ONNX格式、构建FastAPI应用、进行性能优化及考虑安全性,可以简化部署流程,提升推理性能,确保服务的可靠性与安全性。最后,以手写数字识别模型为例,展示了完整的部署过程,帮助读者更好地理解和应用这些技术。
97 20
|
2月前
|
人工智能 JSON 算法
魔搭支持在阿里云人工智能平台PAI上进行模型训练、部署了!
现在,魔搭上的众多模型支持在阿里云人工智能平台PAI-Model Gallery上使用阿里云算力资源进行模型训练和部署啦!
|
3月前
|
人工智能 JSON 算法
Qwen2.5-Coder 系列模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式、 AI Native 的大模型与 AIGC 工程平台,为开发者和企业客户提供了 Qwen2.5-Coder 系列模型的全链路最佳实践。本文以Qwen2.5-Coder-32B为例,详细介绍在 PAI-QuickStart 完成 Qwen2.5-Coder 的训练、评测和快速部署。
Qwen2.5-Coder 系列模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践
|
1月前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B
阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B踩坑实录
|
3月前
|
人工智能 边缘计算 JSON
DistilQwen2 蒸馏小模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践
本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2 蒸馏小模型的全链路最佳实践。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 Python
从零到一:手把手教你完成机器学习项目,从数据预处理到模型部署全攻略
【10月更文挑战第25天】本文通过一个预测房价的案例,详细介绍了从数据预处理到模型部署的完整机器学习项目流程。涵盖数据清洗、特征选择与工程、模型训练与调优、以及使用Flask进行模型部署的步骤,帮助读者掌握机器学习的最佳实践。
277 1

热门文章

最新文章