本文介绍了如何确保PyTorch与CUDA版本匹配以在部署AI大模型时充分利用GPU资源。指南包括了通过官网下载对应版本的PyTorch、torchvision和torchaudio，并使用pip进行安装的步骤。
AI大模型部署-环境
环境
cuda与pytorch
pytorch需要和cuda版本匹配，否则在
import torch
torch.cuda.is_avvailable()
测试中会返回false，意味着torch和cuda不匹配无法正常调用gpu去进行训练和推理
怎么根据自己的cuda和想要的torch版本进行安装
pytorch官网下载链接
在上面的链接中根据自己的cuda版本和想要的torch版本进行搜索如果有的话就点击下载然后通过
pip install 刚才下载的文件路径（绝对路径）
就可以了
如果还需要对应的torchvision和torchaudio也是同样的方式
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