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一行命令裝下所有「煉丹」工具及依賴項(xiàng),就靠這個(gè)免費(fèi)軟件源了

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相信不少人在“煉丹”過(guò)程中,光是安裝或更新下面這“幾大位”時(shí)就經(jīng)歷了一段"血淚史"吧:

能不能拯救一下?

能,現(xiàn)在你使用Lambda Stack,就能實(shí)現(xiàn)一行命令打包安裝或更新好TensorFlow與PyTorch等所有“煉丹”工具,包括所有的依賴項(xiàng)!

那么擦干眼淚,學(xué)起來(lái)?

Lambda Stack與安裝

首先來(lái)了解一下Lambda Stack是什么。

這就是由Lambda創(chuàng)建的一個(gè)Debian PPA (個(gè)人軟件包存檔)。

目前,里面為你提供了這些工具的軟件包:

  • TensorFlow v2.4.1
  • PyTorch v1.8.0
  • CUDA v11.1
  • cuDNN v8.0.5
  • 依賴項(xiàng)及其他框架,如Caffe、Theano

然后大家通過(guò)系統(tǒng)的APT工具也就是sudo apt-get install/update命令,就可以很方便地下載里面的各種.deb包了。

首先,檢查一下系統(tǒng)要求:

  • NVIDIA GPU (如RTX 3090, 3080, 3070, 2080 Ti, A6000, Quadro RTX 8000)
  • Ubuntu 20.04 LTS

接下來(lái),如果你是desktop版Linux系統(tǒng),就請(qǐng)執(zhí)行以下命令:

server版系統(tǒng)請(qǐng)執(zhí)行:

一切正常以后,重啟一下機(jī)子,就可以使用了:

如果上述軟件有更新,很簡(jiǎn)單,只需下面這一行命令就ok:

ps.更新后也要重啟。

是不是方便多了。

下面摘取了Reddit上網(wǎng)友針對(duì)以上安裝過(guò)程的一些疑問,以及官方人員的回復(fù)。

Q&A

1、與Conda有何不同?

Conda可以給你裝CUDA工具包,但不會(huì)裝NVIDIA驅(qū)動(dòng)程序;而Lambda Stack都能安裝。

此外,還可將Lambda Stack與pip、虛擬環(huán)境一起使用

2、能否組合特定版本,比如CUDA 9.2 + PyTorch 1.5?

不能,它提供的都是CUDA、PyTorch、Tensorflow以及NVIDIA驅(qū)動(dòng)的最新兼容版本,混搭不行。

3、可以在 Amazon Sagemaker機(jī)器上運(yùn)行嗎?

可以,任何機(jī)器上都能免費(fèi)安裝。

4、安裝包大概多大?我只有一個(gè)小的SSD,我家?guī)捯灿邢蕖?/p>

大概在1-6GB之間,確切數(shù)字“我”不記得了;安裝應(yīng)該還挺快的。

最后,官方人員表示他們即將發(fā)布一個(gè)視頻,講解如何將Lambda Stack與Docker、Nvidia-Container-Toolkit(前Nvidia-Docker)一起使用。敬請(qǐng)期待吧。

官方教程:

https://lambdalabs.com/blog/install-tensorflow-and-pytorch-on-rtx-30-series/

軟件源:

https://lambdalabs.com/static/misc/lambda-stack-repo.deb


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