vmware出现“VMware Workstation 不可恢复的错误：(vcpu-2)”

最新推荐文章于 2025-03-25 21:58:09 发布

今晚十点半睡觉℡

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文章标签： linux 运维服务器

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_58733481/article/details/134823640

版权

本文讲述了Windows11与VMware16.1.0版本间的兼容性问题，推荐升级VMware至VMware17以解决问题。提供了两种升级方法：直接从官网下载或通过VMware内建的软件更新功能。还附有过期的VMware激活密钥。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

环境：windows11操作系统

vmware版本：vmware16.1.0

vm操作系统：centos8

原因：windows版本与vmware版本不兼容。

错误图片：

解决办法：升级vmware版本，升级为vmware17。

方式一：找到官网直接下载更新即可。

方式二：在vmware功能栏中选择‘帮助’->‘软件更新’（结果还是进入官网，下滑找到windows 版本Download，直接下载）。

附赠密钥（过期了我可不负责）：

我当时用的这个⬇

JU090-6039P-08409-8J0QH-2YR7F

4A4RR-813DK-M81A9-4U35H-06KND

NZ4RR-FTK5H-H81C1-Q30QH-1V2LA

JU090-6039P-08409-8J0QH-2YR7F

4Y09U-AJK97-089Z0-A3054-83KLA

4C21U-2KK9Q-M8130-4V2QH-CF810

MC60H-DWHD5-H80U9-6V85M-8280D

确定要放弃本次机会？

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Qwen-14B-Chat-Int4推理报错:ImportError: libcudart.so.12: cannot open shared object file

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11-09

1825

按照提示，pip安装这两个包，结果报错： ImportError: libcudart.so.12: cannot open shared object file: No such file or directory。发现是由于安装的 auto-gptq版本与conda安装的CUDA版本冲突所导致。在 Qwen-14B-Chat-Int4推理时，发现报错，缺少 optimum 和 auto-gptq 两个pip包。安装了跟我conda环境与cuda版本相匹配的 AutoGPTQ，问题解决。

大模型LLM 在线量化；GPTQ\AWQ量化及推理

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11-19

2190

参考:https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ/blob/87350fefb9081dadec111cea9b315d009d877a87/examples/quant_custom_data.py。参考：https://vllm.readthedocs.io/en/latest/quantization/auto_awq.html。参考：https://github.com/vllm-project/vllm/issues/1538。应该是vllm暂时还不支持。

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llama2使用gptq量化踩坑记录

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11-07

7317

我刚开始直接pip install auto-gptq，产生了一系列的问题。本地是CUDA11.6，首先的问题是无法量化。gptq本身是一个github仓库，随后集成在了Transformers 库里，介绍如下：optimum🤗Transformers**已经整合了*，**用于对语言模型进行GPTQ量化。您可以以8、4、3甚至2位加载和量化您的模型，而不会对性能产生很大的影响，并且能够提高推理速度！这在大多数GPU硬件上都得到支持。optimum。

关于pycharm安装GDAL包失败的问题

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4 找到自己项目所在路径下的Scripts文件夹也就是pycharm 中解释器设置下的解释器路径 C:\Users\casia\OPT-server\Scripts\GDAL-3.3.3-cp39-cp39-win_amd64.whl。5 在终端下输入 pip insall C:\Users\casia\OPT-server\Scripts\GDAL-3.3.3-cp39-cp39-win_amd64.whl。代表自己电脑是win64位机。是自己python版本号。网页中找到对应的安装包。

AtomGPT

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