Je vais résoudre les erreurs de cuda, pytorch et environnement d'apprentissage profond sur linux ou windows
Ingénieur déploiement GPU Python
À propos de ce service
Vous avez des problèmes avec des crashs de pilote Nvidia, des incompatibilités du toolkit CUDA ou des erreurs GPU avec PyTorch ? Je suis là pour vous aider à les résoudre à distance.
En tant qu'ingénieur en Deep Learning avec un diplôme en Mathématiques et plus de 5 ans d'expérience quotidienne dans le déploiement d'IA, je peux rapidement résoudre vos soucis d'environnement GPU.
Ce que je peux faire pour vous :
- Installer un pilote Nvidia compatible, CUDA et cuDNN.
- Résoudre « RuntimeError : Aucun pilote NVIDIA trouvé sur votre système » ou « CUDA out of memory ».
- Configurer des environnements isolés avec Anaconda/Miniconda.
- Configurer VS Code, PyCharm ou Jupyter Notebook pour exécuter PyTorch/TensorFlow sur GPU.
- Dockeriser votre application ML pour un déploiement sans souci.
Systèmes d'exploitation supportés : Ubuntu/Debian, CentOS, Windows, Windows WSL2.
Méthodes de livraison : accès SSH, Anydesk, RustDesk ou TeamViewer.
VEUILLEZ ME CONTACTER AVANT DE PASSER COMMANDE pour discuter de vos spécifications matérielles et de vos besoins !
Appareil:
Ordinateur
•
Ordinateur portable
•
Serveur
Système opérateur:
Windows
•
Linux
•
Ubuntu
FAQ
Traduction automatique
Quels détails dois-je fournir avant de passer une commande ?
Veuillez m'envoyer un message avec votre OS (par exemple Ubuntu 22.04 ou Windows 11), modèle de GPU (par exemple RTX 4090), et le journal d'erreur ou la capture d'écran exacte.
Comment effectuez-vous la configuration à distance ?
Je peux me connecter via AnyDesk, RustDesk, TeamViewer ou SSH, selon votre préférence et ce que vous jugez le plus sécurisé.
