不太确定最直接简单的安装方法是什么，可以采用如下步骤安装：环境：cuda12.2,其他库的版本可以按如下requirements文件中指定的版本更新1.从git链接下载最新的vllm本地包到自定义目录./vllm_source_code/，依次安装该目录下requirements-build.txt等多个requirements文件中的依赖库，注意

uvpython版本与依赖管理选择原因1.新的好玩、rust开发的执行速度快2.确实方便3.轻，软件就十几二十兆，占磁盘小4.uv.lock可以锁版本场景应用场景一从anaconda、conda、pipenv等迁移过来导出依赖列表pipfreeze>requirements.txt#调整绝对路径的模块进入

本教程将详细介绍如何在Windows系统上配置Python开发环境，包括安装Python、配置虚拟环境以及使用VSCode进行开发，适合新手和需要精细配置的开发者。1.安装Python1.1下载Python访问Python官网.选择最新版本的Python进行下载（建议下载64-bit版本）。1.2判断选

有些时候我们需要进行离线下载pip包，方法很多，以下简单说明几种方法pipdownload会包含依赖，比较推荐的方法pipdownloadrequests-d./offline_packagespipwheel可以下载whl格式的包，但是只是单一包，缺少依赖相关的pipwheelrequests-w./offline_wheels直接在pypip网

关于CEmuCEmu是一款轻量级多平台架构的汇编训练场，广大研究人员可以利用该工具研究和学习汇编语言，以便快速编写和测试汇编语言代码。编写汇编语言很有趣，汇编语言是与计算机通信的最低级语言（人类可理解），对于理解任何机器的内部机制都至关重要。不幸的是，为各种架构（x86、ARM、MIPS、S

1、安装、验证pytorch：b站小土堆2、运行pythonbuild_cuda.py遇到的问题：(1)、找不到cl.exe：在环境变量里添加VS的cl.exe路径(2)、VS版本必须为2017~2019：重新安装VS2019（笔记本原来的版本是2022）3、运行demo遇到的问题：(1)、ImportError:DLLloadfailedwhileimporting_imaging

前言运行时的环境管理是最容易被大家忽略的部分，如果只是一个人使用，确实不会是什么大问题。但如果是几百人使用，同时单任务涉及到数十个分布式节点呢？答案显而易见，很容易形成木桶效应，还有就是本机磁盘容易OOM。使用示例假如没有使用过ray，这里来个简单的示例，大家理解起来可能

Python3安装与环境配置完整教程Python是一门强大且易学的编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。如果你打算在Windows系统中使用Python3，本教程将详细指导你如何完成Python3的下载、安装以及环境变量的配置。

一、环境配置环境配置一直是整个ai项目最头疼的地方，由于大部分ai项目都是使用python来编写代码的，不可避免的每个项目使用的python及对应的package版本不一致，此时就需要配置虚拟环境来应对不同的ai项目1.1anconda下载anconda有两种安装包，一种是anconda，另一种miniconda；其

绩效改进计划(PIP)的目的是记录员工的绩效作为解雇员工的第一步吗？PIP是一个热门话题，因为很多组织都做错了，并且出于所有错误的原因使用它们——例如，作为解雇员工的第一步。因此，员工常常对被置于PIP上对其当前和未来就业的实际意义感到困惑。读者经常问，在绩效改进计划(PIP)

声明学习视频来自B站UP主泷羽sec,如涉及侵泷羽sec权马上删除文章。笔记只是方便各位师傅学习知识,以下网站只涉及学习内容,其他的都与本人无关,切莫逾越法律红线,否则后果自负这节课旨在扩大自己在网络安全方面的知识面，了解网络安全领域的见闻，了解学习哪些知识对于我们渗透

 zzh@zzhpc:~$sudopipinstalltyping_extensionserror:externally-managed-environment×Thisenvironmentisexternallymanaged╰─>ToinstallPythonpackagessystem-wide,tryaptinstallpython3-xyz,wherexyzisthepackageyouaretryingto

关于pip总是下载到基础环境不下载到虚拟环境 今天使用pip安装包报错了，使用piplist查询了一下发现竟然默认安装在了基础环境里，我激活了conda的虚拟环境再运行pip依然是安装在了基础环境里，百度后发现解决方法为去除掉系统环境变量里的PYTHONHOME然后使用虚拟环境变量里的虚拟

作者：老余捞鱼原创不易，转载请标明出处及原作者。写在前面的话：在金融科技的浪潮中，实时数据处理和智能决策的重要性日益凸显。在本文中，我将分享如何利用Kafka和LlamaIndex构建一套基于GPT-4o的高效人工智能实时交易系统。从下载和分析欧元/美元对的日线数据，到设置Kafka数

近期Python生态系统发生了重要变化，特别是在包管理领域。Anaconda对其商业许可证政策进行了调整，要求大型非营利组织（员工超过200人）需要为使用其默认包仓库的每位用户获取商业许可。这一变化促使开发社区开始寻找更开放的解决方案，特别是考虑到Python本身及其大多数包都是开源的这一事

PyNvVideoCodec替换VPF原来的VPF不能用了，现在变成了了PyNvVideoCodec。直接通过pip安装但是Python版本要大于3.10，但也比之前安装友多了。GitHub-NVIDIA/VideoProcessingFramework:SetofPythonbindingstoC++librarieswhichprovidesfullHWaccelerationforvideo

软件源更换指南概述本指南旨在帮助非技术人员更换软件源，以加快软件下载速度和提高系统稳定性。我们将介绍如何更换Debian/Ubuntu/CentOS系统的软件源、Docker源、pip源和conda源。1.更换系统软件源步骤：01复制并运行脚本bash<(curl-sSLhttps://linuxmirrors.cn/

一、安装Python3.11安装包：通过网盘分享的文件：Python等2个文件链接:https://pan.baidu.com/s/1_pIbpua2q5ky7xV07PZmpA?pwd=sky1提取码:sky1二、安装1、下载完成后，双击运行安装程序。2、在安装向导的首页，勾选“AddPython3.11toPATH”选项，这一步非常重要，它会将Python

1创建虚拟环境打开命令行界面（例如，AnacondaPrompt或终端）。使用命令创建一个新的虚拟环境：condacreate--namexxxpython=3.8这里xxx是你想要设置的环境名称，python=3.8是指定的Python版本，可以根据需要更改。激活新创建的虚拟环境：condaactivateyour_env_name安

一、前言记录一个简单的安装和部署过程，尽管笔者也是按照教程来的，但奈何参考了很多教程，虽然写的都非常好，但是却很散，因此笔者这里想把这些教程的精华提炼出来，汇总并且写在正文处。还是老规矩，笔者也在学习，如有错误，请在评论区及时指出！感谢！也欢迎评论区一起讨论！二、正文0.bashrc不

安装PyTorch环境准备确保你的系统安装了Python。PyTorch支持Python3.6及以上版本。可以从Python官方网站（https://www.python.org/)下载并安装。建议使用虚拟环境（如venv或conda）来隔离项目依赖。以conda为例，你可以使用以下命令创建一个新的环境：condacreate-npytorch_env

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pip是Python中用于安装和管理软件包的工具。pip最初是作为setuptools项目的一部分而开发的，其目的是为了简化Python软件包的安装过程。随着Python的广泛应用，pip也不断发展完善，如今已成为Python社区中安装软件包的重要工具。以下是工作中常用到的一些pip命令，主要适用于windows

Windows系统下本地部署LLaMA-Factory成功1.本地部署LLaMA-Factory2.下载模型3.微调模型3-1.下载数据集3-2.配置参数3-3.启动微调3-4.模型评估3-5.模型对话1.本地部署LLaMA-Factory下载代码，gitclonehttps://github.com/hiyouga/LLaMA-F

ZeroMQ介绍及安装1.介绍1.1概述ZeroMQ（又名ØMQ，MQ，或zmq）看起来像一个可嵌入的网络库，但其作用就像一个并发框架。ZeroMQ类似于标准Berkeley套接字，其提供了各种传输工具，如进程内、进程间、TCP和组播中进行原子消息传送的套接字。你可以使用各种模式实现N对N的套接字连接，这些模