Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

pytorch跟cuda之间的关系

Answer

PyTorch 与 CUDA 之间存在密切的关系。在 AI 相关的应用中，如果使用 GPU 来处理数据以提高运算速度，通常会用到 CUDA 技术。而 PyTorch 要想利用 CUDA 进行加速运算，必须对应 CUDA 支持的版本，否则程序无法正确运行。

例如，目前 CUDA 官网最新的版本是 12.4，需要找到配套的 PyTorch 版本。对于 CUDA 12.1，实测可以匹配 CUDA 12.4。如果没有 N 卡，也可以用 CPU 代替 CUDA 进行运算处理，但速度会相对较慢，并且在代码中需要做相应调整。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

[音乐学习] AI音乐向100分迈进，钢琴曲音质修复

以Windows为例：Python：由于实用到了f-string，至少要python 3.6以上版本，推荐现在比较流行的python 3.10ffmpeg：需要把ffmpeg里bin文件夹设置path环境变量，让python可以正常调用在cmd界面运行ffmpeg，可以查看到版本信息，就是变量设置成功了cuda：如果使用GPU来处理音频，可以用cuda提速，我是3050显卡，一首歌半分钟就转完了pytorch：一定要对应cuda对应的支持版本，否则程序无法正确运行目前cuda官网最新的版本是[12.4](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local#)，对应找到配套的[Pytorch](https://pytorch.org/get-started/locally/)版本，cuda12.1，实测可以匹配cuda 12.4下载完以后默认安装就可以本地运行完成安装如果没有N卡，可以用cpu代替cuda进行运算处理，缺点就是速度慢一些，代码中可以做一些相应调整（后面会讲到）[heading1]生成MID文件[content]把源文件放在input文件夹（支持MP3，WAV）可以直接用vs code运行start.py，也可以右键点击文件夹空白，打开Powershell窗口输入在cmd环境运行原始的start.py代码里是默认cuda运行的如果用cpu跑，还得把里面的cuda改成cpu，有点麻烦，我做了个简单的条件语句，这样可以在判定cuda不可用时自动转为cpu模式。转谱完成后，在output文件夹找到对应的mid文件

延伸阅读

python 3.8及以上版本pytorch 1.13.1及以上版本transformers 4.26.1及以上版本建议使用CUDA 11.7及以上1、仓库克隆及依赖安装2、模型权重下载（[链接](https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors)）：或者3、模型推理：4、Web demo：[heading3]在Diffusers中使用[content]确保您安装了最新版本的diffusers(0.30.0.dev0):注意:KolorsPipeline默认使用EulerDiscreteScheduler作为噪声调度器。我们推荐使用该调度器时搭配guidance scale=5.0及num_inference_steps=50。KolorsPipeline同时支持EDMDPMSolverMultistepScheduler。在使用该噪声调度器时，推荐使用参数guidance scale=5.0及num_inference_steps=25。除了文生图能力，KolorsImg2ImgPipeline同时也支持图文生图功能。运行以下指令进行图像生成:

实战教程：基于 Sovits 的声音训练及推理

报错:页面文件太小,无法完成操作。答:增大系统虚拟内存大小,方法各种地方都能搜得到,不展开了。报错:torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDA out of memory答:爆显存了,训练遇到的话调小批量大小,推理遇到的话使用强制切片RuntimeError:DataLoader worker(pid(s)xxxx)exited unexpectedly答:把虚拟内存再调大一点。报错:CUDA error:CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling 'cublasCreate(handle)'答:爆显存了,基本上跟CUDA有关的报错大都是爆显存......报错:torch.multiprocessing.spawn.ProcessExitedException:process 0 terminated with exit code 3221225477答:调大虚拟内存报错:'HParams' object has no attribute 'xxx'答:无法找到音色,一般是配置文件和模型没对应,打开配置文件拉到最下面看看有没有你训练的音色报错:The expand size of the tensor(768)must match the existing size(256)at non-singleton dimension 0。答:把dataset/44k下的内容全部删了,重新走一遍预处理流程报错:Given groups=1,weight of size[xxx,256,xxx],expected input[xxx,768,xxx]to have 256 channels,but got 768 channels instead答:vec256的模型用了vec768的配置文件,如果上面报错的256的768位置反过来了那就是vec768的模型用了vec256的配置文件,请参考本文的的旧模型兼容,确认你的配置文件和模型维度对应。报错:配置文件中的编码器与模型维度不匹配答:在修改配置文件中的"speech_encoder"时修改错了,检查配置文件中的"ssl_dim"一项,如果这项是256,那你的

Others are asking
自定义采样器（高级） Expected all tensors to be on the same device，but found at least two devices，cuda：0 and cpu！（when checking argument for argument mat2 in method wrapper_CUDA_mm）
以下是关于“自定义采样器（高级）”中“Expected all tensors to be on the same device，but found at least two devices，cuda：0 and cpu！（when checking argument for argument mat2 in method wrapper\_CUDA\_mm）”错误的解决办法： 错误原因：Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu! 对应插件地址：https://github.com/sipie800/ComfyUIPuLIDFluxEnhanced 资料链接： 百度网盘：通过网盘分享的文件：ComfyUI_PuLID_Flux_ll 链接:https://pan.baidu.com/s/1dMLAb4s0vroO9Zk6ecKb7Q?pwd=cycy 提取码:cycy 来自百度网盘超级会员 v5 的分享 说明文档：https://www.xiaobot.net/post/b98d55699a754b9baac242a3e285be94 由于 AI 技术更新迭代，请以文档更新为准 更多内容收录在：https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘：https://pan.quark.cn/s/129886bbcc61 相关链接： ComfyUI_PuLID_Flux_ll ：https://github.com/lldacing/ComfyUI_PuLID_Flux_ll?tab=readmeovfile guozinan/PuLID 模型：https://huggingface.co/guozinan/PuLID/tree/main
2025-02-03
NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37. If you want to use th
您好，出现“NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37.”这种情况，意味着您所使用的 NVIDIA 显卡的 CUDA 计算能力（sm_120）与当前安装的 PyTorch 版本不兼容。当前安装的 PyTorch 支持的 CUDA 计算能力为 sm_37 至 sm_90 以及 compute_37 。您可能需要重新安装与您显卡 CUDA 计算能力相匹配的 PyTorch 版本，或者升级您的显卡驱动程序来解决此兼容性问题。
2024-11-30
Pytorch cuda 对应的关系
在使用 PyTorch 与 CUDA 时，需要注意它们的对应关系。以 Windows 为例，如果您使用 GPU 来处理音频，可以用 CUDA 提速。目前 CUDA 官网最新的版本是 12.4（https://developer.nvidia.com/cudadownloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local），对应找到配套的 PyTorch 版本，例如 CUDA 12.1 实测可以匹配 CUDA 12.4。下载完成后默认安装即可。一定要确保 PyTorch 对应 CUDA 支持的版本，否则程序无法正确运行。如果没有 N 卡，可以用 CPU 代替 CUDA 进行运算处理，但速度会慢一些，代码中可以做相应调整。
2024-11-29
pytorch
PyTorch 是由 Facebook 的人工智能研究团队开发的深度学习库，以其灵活性和易用性而闻名，特别适合研究和快速原型开发。 在本地安装 ComfyUI 时，安装 PyTorch 有以下步骤： Windows 用户：建议在有 NVIDIA 显卡的电脑上使用。首先下载 Miniconda3，然后输入相应命令安装 Miniconda3，最后安装 PyTorch 的 nightly 版本。 Mac 用户：安装需要根据电脑的芯片不同输入不同的代码。首先下载 Miniconda3，然后输入相应命令安装 Miniconda3，最后不管是 M 芯片还是 x86 都复制相应代码到 Terminal 进行安装。 在 Python 的应用中，PyTorch 在深度学习方面发挥着重要作用。 从生成式 AI 季度数据报告 2024 年 1 3 月来看，2023 年 4 月 PyTorch 以 531.0 万的访问量位居第一，占赛道月总访问量的 27.8%；2024 年 3 月，PyTorch 以 379.0 万的访问量继续保持第一，占赛道月总访问量的 18.1%。近一年赛道单月访问量增加了 190.0 万，年增长率为 9.9%，但 PyTorch 的访问量减少了 152.0 万。
2025-02-18
什么是pytorch
PyTorch 是由 Facebook 的人工智能研究团队开发的深度学习库，以其灵活性和易用性而闻名，特别适合研究和快速原型开发。在一些应用场景中，如 AI 音乐处理，需要对应 CUDA 对应的支持版本才能正确运行。目前 CUDA 官网最新的版本是版本，如 cuda12.1 实测可以匹配 cuda 12.4。下载完后默认安装即可。
2024-12-10
如何卸载pytorch
在 Mac 系统中卸载 PyTorch 的步骤如下： 1. 以您想要操作的目录为例，在终端中输入 `cd Documents/ComfyUI`，导航到 ComfyUI 目录。 2. 使用以下命令创建并激活 Python 虚拟环境： `python3 m venv venv` `source venv/bin/activate` 3. 执行以下命令卸载 PyTorch：`pip3 uninstall torch torchvision torchaudio`
2024-12-02
AI入门的pytorch代码，举例子
PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用。以下是使用 PyTorch 进行简单线性回归的入门代码示例： ```python import torch import torch.nn as nn 假设我们有一些数据点 x_train = torch.tensor y_train = torch.tensor 定义一个简单的线性模型 class LinearRegressionModel: def __init__: super self.linear = nn.Linear 1个输入特征，1个输出特征 def forward: return self.linear 实例化模型 model = LinearRegressionModel 定义损失函数（均方误差） criterion = nn.MSELoss 定义优化器 optimizer = torch.optim.SGD 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range: 前向传播 outputs = model loss = criterion 反向传播和优化 optimizer.zero_grad 清除之前的梯度 loss.backward 反向传播，计算当前梯度 optimizer.step 根据梯度更新参数 if % 10 == 0: print 测试模型 with torch.no_grad: 测试时不需要计算梯度 predicted = model print 打印最终参数 print print ``` 这段代码首先导入了必要的 PyTorch 模块，然后创建了一些简单的输入数据 `x_train` 和对应的目标输出 `y_train`。接着定义了一个线性回归模型 `LinearRegressionModel`，该模型包含一个线性层 `nn.Linear`。然后定义了损失函数 `MSELoss` 和优化器 `SGD`。 在训练循环中，我们执行了前向传播、计算损失、执行反向传播并更新模型参数的步骤。每训练10个周期，我们打印一次当前的损失值。训练完成后，我们使用 `with torch.no_grad` 语句测试模型的预测结果，并打印出模型学到的权重和偏置。 这是一个非常基础的 PyTorch 入门示例，适合初学者理解 PyTorch 的基本概念和操作流程。
2024-06-11
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
AIGC和GAI是什么关系
在公众传播层面： AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 GAI（Generative AI）强调技术。 生成式人工智能技术，是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。 GenAI 涵盖了 LLM 和 AIGC。 国内官方政策文件使用 GenAI 这个词相对科学。 公众传播一般会混用上述名词，但底层是 Transformer 结构。Transformer 底层是 function loss 损失函数，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，能在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。
2025-03-31
画数据库关系图，用什么al软件好
以下是一些可以用于画数据库关系图的 AI 软件和传统工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括数据库关系图，用户可通过拖放界面轻松操作。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如数据库的逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建包括数据库逻辑、功能和部署等多种视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建数据库逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括数据库逻辑视图和部署视图。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，有助于创建数据库逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建包括数据库逻辑视图和部署视图等各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建包括数据库逻辑视图和部署视图等多种视图。
2025-03-22
AI、AIGC、大模型这三者之间有什么关系
AI（人工智能）是一种让机器展现智慧的目标。AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式。大模型如大语言模型（LLM）是具有大量参数的“深度学习”模型。 生成式 AI 是一种让机器产生复杂有结构内容的目标。机器学习是让机器自动从资料中找公式的手段，深度学习是更厉害的类神经网络且有大量参数的手段。 AIGC 技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作等。ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例，它是基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
2025-03-13
1、Puzzle 选择一个你（们）感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象，也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象，都有哪些基本事实？ 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子，象征着对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具，尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
目前模型之间是如何分类的
目前模型的分类方式多种多样，以下为您介绍几种常见的分类角度： 1. 从来源角度：根据模型的出处，可分为来自行业（如 Google、Meta、OpenAI 等公司）、学术界（如清华大学、麻省理工学院、牛津大学等）、政府（如英国的艾伦·图灵研究所、阿布扎比的技术创新研究所等）以及研究团体（如艾伦研究所、弗劳恩霍夫研究所等非营利性 AI 研究组织）。在 2014 年之前，学术界在发布机器学习模型方面领先，此后行业占据主导。 2. 从整体架构角度： 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 数据层：包括企业根据自身特性维护的静态知识库和动态的三方数据集，而非用于基层模型训练的数据基集。 模型层：分为 LLm（如 GPT 等大语言模型，一般使用 transformer 算法实现）和多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据为图文或声音等多模态数据集）。 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用之间的组成部分。 表现层：即应用层，是用户实际看到的部分。 此外，像 OpenAI o3mini 模型，在 OpenAI 的准备框架中被分类为中等风险，并采取了相应的保障和安全缓解措施。
2025-04-13
deepseek与chatgpt之间的差别
DeepSeek 与 ChatGPT 存在以下差别： 1. App Store 排名：DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与推广：DeepSeek 没有市场部和市场投放，依靠技术实力和口碑获得认可；而 ChatGPT 可能有不同的推广策略。 3. 性能与成本：DeepSeek R1 效果比肩顶尖闭源模型 o1，价格仅为 o1 的 27 分之一。 4. 开源与创新：DeepSeek R1 开源让行业认知拉齐，得到尊重和喜爱；ChatGPT 可能在开源方面有所不同。 5. 创新模型：DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过监督微调（SFT）阶段，直接采用强化学习（RL）训练，且发现模型思考能力可自我涌现。 6. 影响：DeepSeek R1 的发布引发美国科技界恐慌，挑战英伟达市场地位；ChatGPT 也有其自身的影响。 此外，游戏科学创始人冯骥称 DeepSeek 具备强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势，全面超过现有 AI 大模型。相关报道还指出 DeepSeek R1 在美国 App Store 夺冠，成为开源 AI 领域的领军者。
2025-03-27
agent 打通应用之间的协议？
在 AI 领域中，Agent 是连接模型与应用的关键。端侧 Agents 是在终端设备上自主运行的智能代理程序，具备感知、决策、执行的闭环能力。 Agent 之所以重要，原因包括：端侧资源约束要求最优化使用，任务具有复杂性，生态存在多样性，双系统路线更适合端侧。 Agent 创造价值的方式体现在双重价值实现：一是资源优化，包括任务分解、按需调用；二是生态连接，比如跨应用协作、UI 理解。 其发展趋势包括：技术上从单一模型到多智能体协作；生态上从封闭应用到开放服务；交互上从指令执行到场景理解。 在技术层面，AI Agent 的发展出现了两条技术路线：一是以自主决策为核心的 LLM 控制流，二是以工作流（Workflow）编排为重点的工具集成系统。 特别值得关注的是 Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol），它的本质是一个通用接口协议，试图解决让 AI 模型能够以标准化、可扩展的方式与外部世界交互的问题。 此外，还有 Agent Protocol 这种用于与 AI 代理进行通信的统一接口，它提供了一种 API 规范，任何代理开发者都可以实现该协议，设计简单且不依赖特定技术栈，有助于生态系统发展和简化集成，并提供了不同语言的 SDK 供开发者使用。
2025-03-09
我有个计算流体力学相关的数值模式，代码是C++写的，几万行，有多个文件，各个文件之间是相互关联，现在想对代码的运行效率、代码规范等进行优化升级，有什么AI工具推荐
目前在您所描述的这种对大规模、相互关联的 C++代码进行运行效率和代码规范优化升级的场景中，暂时没有特别直接适用的 AI 工具。不过，您可以考虑使用一些传统的代码分析和优化工具，例如： 1. ClangTidy：这是一个用于 C++代码的静态分析工具，可以帮助发现代码中的潜在问题，并提供一些改进建议。 2. Valgrind：用于检测内存管理错误和性能问题。 同时，您也可以利用一些代码版本管理工具，如 Git，来更好地跟踪和管理代码的修改。
2025-03-08