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设置端口转发
在 Windows 上，以管理员身份打开 PowerShell，
netsh interface portproxy add v4tov4 listenport=7860 listenaddress=0.0.0.0 connectport=7860 connectaddress=123.45.67.89
在 PowerShell 中使用 netsh interface portproxy 命令设置的端口转发规则是持久性的。这些规则会在系统重启后继续生效，因为它们被存储在 Windows 的注册表中。
删除端口转发规则
如果想删除之前设置的端口转发规则，可以使用以下命令：
netsh interface portproxy delete v4tov4 listenport=7860 listenaddress=0.0.0.0
这里的 listenport 和 listenaddress 应与之前设置时的值一致。
查看当前的端口转发规则
要查看当前系统中所有的端口转发规则，可以运行：
netsh interface portproxy show all
1. N卡驱动和toolkit安装
pip3 install --no-build-isolation axolotl[flash-attn,deepspeed]
将内网, 如家庭中的使用wifi建立的网站, 发布到外网, 而无需使用服务器.
reference:
先下载cuda版本的pytorch的整个打包文件:
pip install torch-2.5.1+cu124-cp312-cp312-linux_x86_64.whl
验证:
#python
import torch
torch.__version__
1.首先给win11的ssh开一个新端口.(修改C:\ProgramData\ssh\sshd_config即可)
2.win11设置防火墙,开放1中添加的端口.
3.win11进入wsl2,输入ifconfig,查看ip地址(输出信息第二行 inet后面那一串数字).
4.在win11的cmd中输入以下命令:
netsh interface portproxy add v4tov4 listenaddress=127.0.0.1 listenport=<步骤1中开放的端口> connectaddress=<步骤3中得到的ip地址> connectport=22
5. ssh连接步骤1中开放的端口就可以连接上wsl2(注意事项:(1)连接时,win11上需要有一个wsl窗口,不然连不上,(2)ssh连接时的用户名写wsl2中的用户名,密码写wsl2中的密码,ip地址写win11的ip地址)
https://www.zhihu.com/question/618935377
# /etc/hosts
140.82.112.4 www.github.com
linux每次升级后都会留下多余的内核, 一键删除的方法(Centos):@import url(http://www.blogjava.net/CuteSoft_Client/CuteEditor/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css);
dnf remove $(dnf repoquery --installonly --latest-limit=-2)
数据分析：从一堆已知的数据中进行分类，总结得出统计数据，如最大 值，最小值，平均值，总和等。
只能对已知数据进行操作，无法预测出新的数据的特征，于是就有了机器学习。
机器学习：给出一堆已知的，有特征栏位的和结果栏位的数据，选定一个算法，如线性回归，逻辑回归等，其实就是一条公式，进行学习，其实就是运行一堆函数，比较结果，得出规律，也就是确定了公式中参数的值。当输入新的数据时，就能预测出所需的结果，其实就是把输入数据代入公式，算出结果。
机器学习只能做比较简单的任务，如预测下个月的销售数据，判断文字内容是正面还是反面(分类)，对于复杂的任务，如对话，其实就是针对输入文字预测靠谱的输出文字(回答)，于是就有了深度学习。
深度学习：给出一堆数据，只需两个本栏位，如问题，答案等，选定一个算法，其实就是神经网络的类型，如卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)，TRANSFORMER神经网络等，进行学习，其实就是运行一堆函数，比较结果，得出规律，也就是确定了公式中参数的值。
操作系统为centos 9.
先安装驱动程序
#切换成文字界面
sudo systemctl set-default multi-user.target
sudo reboot
sh NVIDIA-Linux-x86_64-550.107.02.run
#切换成图形界面
sudo systemctl set-default graphical.target
sudo reboot
安装docker:
yum remove docker \
docker-client \
docker-client-latest \
docker-common \
docker-latest \
docker-latest-logrotate \
docker-logrotate \
docker-engine
yum install -y yum-utils
yum-config-manager --add-repo https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
sed -i 's+https://download.docker.com+https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce+' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
改镜像地址：
[paul@paul-pc ~]$ cat /etc/docker/daemon.json
{
"registry-mirrors": [
"http://xxx.xxx.xxx"
],
"runtimes": {
"nvidia": {
"args": [],
"path": "nvidia-container-runtime"
}
}
}
安装container-took-kit：
sh cuda_12.6.0_560.28.03_linux.run
验证：
sudo docker run --rm -it --gpus all ubuntu nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.107.02 Driver Version: 550.107.02 CUDA Version: 12.4 |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti Off | 00000000:01:00.0 On | N/A |
| 62% 36C P8 4W / 260W | 256MiB / 22528MiB | 1% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| 1 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti Off | 00000000:02:00.0 Off | N/A |
| 64% 35C P8 5W / 260W | 9MiB / 22528MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=========================================================================================|
| 0 N/A N/A 2657 G /usr/libexec/Xorg 99MiB |
| 0 N/A N/A 2735 G /usr/bin/gnome-shell 38MiB |
| 0 N/A N/A 3502 G /usr/lib64/firefox/firefox 111MiB |
| 1 N/A N/A 2657 G /usr/libexec/Xorg 4MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
参考地址：