Установка среды Mamba: решения для отчетов об ошибках causal-conv1d и mamba-ssm
Описание проблемы:
Выполнение команды pip install causal_conv1d и mamba_ssm Ошибка:
Решение:
1. Используйте среду Docker, настроенную пользователями сети.,ссылка：решатьcausal_conv1dиmamba_ssmНевозможно установить -＞ Непосредственное использование образа докера базовой среды Mamba. DockHubАдрес склада：https://hub.docker.com/repository/docker/kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1/general Код: докер pull kom4cr0/cuda11.7-pytorch1.13-mamba1.1.1:1.1.1
2. Загрузите файлы проекта напрямую,Сноваsetup。Может быть конкретнымссылка：Вы не можете использовать pip напрямую при запуске проекта Mamba. установить установить Causeal_conv1dиmamba_ssm_pip install Скомпилированные файлы causal-conv1d — блог CSDN
(Автор до сих пор не установил его успешно, но первоначальный автор и некоторые люди, участвующие в выпуске GitHub, могут его успешно установить)
Эталонные шаги:
git clone https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d.git
cd causal-conv1d
git checkout v1.1.1 # current latest version tag
CAUSAL_CONV1D_FORCE_BUILD=TRUE pip install .
cd ..
git clone https://github.com/state-spaces/mamba.git
cd mamba
git checkout v1.1.1 # current latest version tag
pip install .3、 Шоу-блог “Ловушки Flash-внимания: используйте conda для управления CUDA”Вдохновлять,Разумная регулировка в соответствии с плавностью,Сначала установите CUDA,И установите cuda-nvcc,Правильные этапы установки следующие:
conda create -n your_env_name python=3.10.13
conda activate your_env_name
conda install cudatoolkit==11.8 -c nvidia
pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-nvcc
conda install packaging
pip install causal-conv1d==1.1.1
pip install mamba-ssmссылка：Mamba Краткое изложение ошибок и решений экологической установки_Установка блог causal-conv1d-CSDN
RasaGpt — платформа чат-ботов на основе Rasa и LLM.
Nomic Embed: воспроизводимая модель внедрения SOTA с открытым исходным кодом.
Улучшение YOLOv8: EMA основана на эффективном многомасштабном внимании, основанном на межпространственном обучении, и эффект лучше, чем у ECA, CBAM и CA. Малые цели имеют очевидные преимущества | ICASSP2023
Урок 1 серии Libtorch: Тензорная библиотека Silky C++
Руководство по локальному развертыванию Stable Diffusion: подробные шаги и анализ распространенных проблем
Полностью автоматический инструмент для работы с видео в один клик: VideoLingo
Улучшения оптимизации RT-DETR: облегченные улучшения магистрали | Support Paddle облегченный rtdetr-r18, rtdetr-r34, rtdetr-r50, rtdet
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | Деформируемое внимание с большим ядром (D-LKA Attention), большое ядро свертки улучшает механизм внимания восприимчивых полей с различными функциями
Создано Datawhale: выпущено «Руководство по тонкой настройке развертывания большой модели GLM-4»!
7B превышает десятки миллиардов, aiXcoder-7B с открытым исходным кодом Пекинского университета — это самая мощная модель большого кода, лучший выбор для корпоративного развертывания.
Используйте модель Huggingface, чтобы заменить интерфейс внедрения OpenAI в китайской среде.
Оригинальные улучшения YOLOv8: несколько новых улучшений | Сохранение исходной информации — алгоритм отделяемой по глубине свертки (MDSConv) |
Второй пилот облачной разработки | Быстро поиграйте со средствами разработки на базе искусственного интеллекта
Бесшовная интеграция, мгновенный интеллект [1]: платформа больших моделей Dify-LLM, интеграция с нулевым кодированием и встраивание в сторонние системы, более 42 тысяч звезд, чтобы стать свидетелями эксклюзивных интеллектуальных решений.
Решенная Ошибка | Загрузка PyTorch медленная: TimeoutError: [Errno 110] При загрузке факела истекло время ожидания — Cat Head Tiger
Brother OCR, библиотека с открытым исходным кодом для Python, которая распознает коды проверки.
Новейшее подробное руководство по загрузке и использованию последней демонстрационной версии набора данных COCO.
Выпущен отчет о крупной модели финансовой отрасли за 2023 год | Полный текст включен в загрузку |
Обычные компьютеры также могут работать с большими моделями, и вы можете получить личного помощника с искусственным интеллектом за три шага | Руководство для начинающих по локальному развертыванию LLaMA-3
Одной статьи достаточно для анализа фактора транскрипции SCENIC на Python (4)
Бросая вызов ограничениям производительности небольших видеокарт, он научит вас запускать большие модели глубокого обучения с ограниченными ресурсами, а также предоставит полное руководство по оценке и эффективному использованию памяти графического процессора!
Команда Fudan NLP опубликовала 80-страничный обзор крупномасштабных модельных агентов, в котором в одной статье представлен обзор текущего состояния и будущего агентов ИИ.
[Эксклюзив] Вы должны знать о новой функции JetBrains 2024.1 «Полнострочное завершение кода», чтобы решить вашу путаницу!
Краткое изложение базовых знаний о регистрации изображений 1.0
Новейшее подробное руководство по установке и использованию библиотеки cv2 (OpenCV, opencv-python) в Python.
Легко создайте локальную базу знаний для крупных моделей на основе Ollama+AnythingLLM.
[Решено] ошибка установки conda. Среда решения: не удалось выполнить первоначальное зависание решения. Повторная попытка с помощью файла (графическое руководство).
Одна статья поможет вам понять RAG (Retrival Enhanced Generation) | Введение в концепцию и теорию + практику работы с кодом (включая исходный код).
Эволюция архитектуры шлюза облачной разработки
