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Centos 8 安装 Nvidia 显卡驱动

查看显卡

 lspci | grep -i vga

我的显卡是

00:10.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GA106 [GeForce RTX 3060] (rev a1)

下载显卡驱动

去 Nvidia 官网下载(以3060为例,可以在官网找到各个显卡型号的驱动)

wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/525.60.11/NVIDIA-Linux-x86_64-525.60.11.run

安装依赖

我一般安装开发工具集成,这样可以省很多时间。

dnf groupinstall "Development Tools"
dnf install libglvnd-devel elfutils-libelf-devel

禁止默认显卡驱动

grub2-editenv - set "$(grub2-editenv - list | grep kernelopts) nouveau.modeset=0"

查看禁止是否生效

输入可以看到显卡驱动类型

lspci -k | grep -EA3 'VGA|3D|Display'

查看地 nouveau 是否禁止

grub2-editenv - list | grep kernelopts

重启

reboot

安装内核开发文件

dnf install kernel-headers
dnf install kernel-devel
dnf distro-sync

查看内核开发文件是否生效

rpm -qa | grep -E "kernel-devel|kernel-headers"

更新依赖

dnf distro-sync

安装驱动

sh NVIDIA-Linux-x86_64-525.60.11.run

注意

  1. 显卡驱动和 CUDA 是两个不同的包,安装了显卡驱动就要以用显卡了。
  2. CUDA 是一个基于显卡的计算库。
  3. 如果是通过 conda ,可以不安装CUDA,通过 conda 也可以安装CUDA。

参考

How to install the NVIDIA drivers on CentOS 8 – Linux Tutorials – Learn Linux Configuration

ERROR: Unable to find the kernel source tree for the currently running kernel – CentOS / RHEL / AlmaLinux – Linux Tutorials – Learn Linux Configuration

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认知

Laravel Docker Centos8 使用

fanyi 这个小工具,以前是直接跑在腾讯云的轻量服务器上的,用 Golang 写的,最近加了一个小功能,用 php 重写了,php 就要搭建各种环境,直接在腾讯云的轻量服务器上编译 php 不成功,主要是你 cpu 高,他就直接给你 kill 了,所以就用 docker 来解决。

构建 PHP 的运行环境

从 php:8.1-fpm 开始构建,安装上相关依赖,然后设置运行用户的相关权限。

vim Dockerfile
FROM php:8.1-fpm

# Arguments defined in docker-compose.yml
ARG user
ARG uid

# Install system dependencies
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    git \
    curl \
    libpng-dev \
    libonig-dev \
    libxml2-dev \
    zip \
    unzip

# Clear cache
RUN apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Install PHP extensions
RUN docker-php-ext-install pdo_mysql mbstring exif pcntl bcmath gd

# Get latest Composer
COPY --from=composer:latest /usr/bin/composer /usr/bin/composer

# Create system user to run Composer and Artisan Commands
RUN useradd -G www-data,root -u $uid -d /home/$user $user
RUN mkdir -p /home/$user/.composer && \
    chown -R $user:$user /home/$user


# Set working directory
WORKDIR /var/www

USER $user
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创意 有意思的项目

openai 开放其语音识别模型 whisper

openai 开放了其语音识别模型 GitHub – openai/whisper

hisper是一个通用的语音识别模型。它是在一个大型的多样化音频数据集上训练出来的,也是一个多任务模型,可以进行多语言语音识别,以及语音翻译和语言识别。

只是把模型公开了,但是怎么样训练的并没有开源,把训练的结果开放给大家下载使用。

openai whisper 博客简介

Whisper是一个自动语音识别(ASR)系统,它是根据从网络上收集的680,000小时的多语言和多任务监督数据进行训练的。我们表明,使用这样一个庞大而多样的数据集,可以提高对口音、背景噪音和技术语言的稳健性。此外,它还能实现多种语言的转录,以及从这些语言翻译成英语。我们正在开放模型和推理代码,作为建立有用的应用程序和进一步研究稳健语音处理的基础。

安装

在 linux 上面安装非常方便,依赖 ffmpeg,我的是 centos,直接编译 ffmpeg 是最快的。

安装 yasm

sudo yum install yasm

安装 ffmpeg

git clone https://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git

./configure --enable-shared

make -j 4

sudo make install

修改连接依赖

在 /etc/ld.so.conf 添加如下内容

/usr/local/lib/
/usr/local/lib64/

检查连接库

sudo ldconfig -v  | grep code

安装 whisper

sudo pip3.8  install git+https://github.com/openai/whisper.git

运行语音识别

 whisper a.mp3  --language en  --model medium

我对比了几个常用的语音识别引擎,包括 azure,whisper 基本上与他们保持一致。

应用场景

语音识别的场景应该还是很多的,比如多人会议纪录,字幕生成,podcast 转文本等。

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