Joyber 的博客

RunAsDate 一个可以修改软件运行日期的软件

作者: Joyber
时间: 2025-10-14
分类: 默认分类
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RunAsDate v1.41 - Run a program with the specified date/time
Copyright (c) 2007 - 2022 Nir Sofer

官网：https://www.nirsoft.net/utils/run_as_date.html
你可能需要有魔法才能访问（国外）

ubuntu 怎么查看GPU是否在使用

作者: Joyber
时间: 2025-10-13
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你想确认 GPU 是否在被程序使用，可以从几个角度来检查。
下面我给你按“实时监控”和“单次查询”两种方式讲。

方法 1：实时查看 GPU 利用率（推荐）

在终端运行：

watch -n 1 nvidia-smi

watch -n 1 表示每秒刷新一次
nvidia-smi 会显示 NVIDIA GPU 的使用情况

关键看这几列：

GPU：GPU 编号（如果有多张显卡）
Memory-Usage：显存使用量
GPU-Util：GPU 利用率（百分比）
Processes：正在使用 GPU 的进程及占用显存

如果 GPU-Util > 0% 且 Memory-Usage 在增加，说明程序正在用 GPU。

方法 2：单次查询 GPU 状态

nvidia-smi

它会显示当前瞬间的 GPU 状态，适合快速检查。

方法 3：用 PyTorch 查看是否在用 GPU

如果你的程序是用 PyTorch 写的，可以在代码里或终端里检查：

python -c "import torch; print('GPU 可用:', torch.cuda.is_available()); print('当前使用 GPU:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else '无')"

运行中可以随时查看：

import torch
print(torch.cuda.memory_allocated())  # 当前分配的显存
print(torch.cuda.memory_reserved())   # 当前缓存的显存

方法 4：查看系统进程占用 GPU

nvidia-smi -q | grep -A 5 "Processes"

会列出所有占用 GPU 的进程 ID、用户名、显存占用等。

方法 5：使用更详细的监控工具

nvitop（类似 top 但专用于 GPU）
```
pip install nvitop
nvitop
```
界面更直观，可以看到实时显存、利用率、温度等。

出现 sudo: ubuntu-drivers: command not found 是因为你的 Ubuntu 系统缺少 ubuntu-drivers-common 这个工具包（它是用来管理 NVIDIA 驱动的官方工具）。

先补装这个工具，再继续安装驱动即可，步骤很简单：

1. 先安装 `ubuntu-drivers-common` 工具

sudo apt update
sudo apt install -y ubuntu-drivers-common

apt update 会更新软件源列表，确保能找到最新的工具包；
apt install -y 会自动确认安装，不用手动输入 Y。

2. 检查工具是否安装成功

ubuntu-drivers --version

如果能显示版本号（比如 ubuntu-drivers 1:0.9.0.1），说明工具已可用。

3. 继续安装 NVIDIA 驱动（和之前步骤一致）

方法 1：自动检测并安装（推荐）

sudo ubuntu-drivers autoinstall

系统会自动识别你 GPU（Device 2684）适配的最新稳定驱动，一键安装。

方法 2：手动选择驱动（备选）

先查看可用驱动列表：

ubuntu-drivers devices

会输出类似这样的内容（重点看 recommended 标记的驱动）：

== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:03.0 ==
modalias : pci:v000010DEd00002684sv000010DEsd00001470bc03sc00i00
vendor   : NVIDIA Corporation
model    : Device 2684
driver   : nvidia-driver-550 - distro non-free recommended  # 推荐安装这个
driver   : nvidia-driver-545 - distro non-free
driver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin

然后安装带 recommended 的驱动（比如 550）：

sudo apt install -y nvidia-driver-550

4. 重启系统让驱动生效

sudo reboot

5. 验证驱动是否正常

重启后执行：

nvidia-smi

如果能看到 GPU 信息、驱动版本（比如 550.xx.xx）和 CUDA Version（12.4），说明驱动安装成功。

之后再按之前的步骤重新安装 PyTorch，torch.cuda.is_available() 就会返回 True，webui.py 也能正常调用 GPU 了。

如果中间遇到任何报错（比如安装工具时提示依赖问题），随时告诉我，我帮你解决。

index-tts2 未使用GPU解决方法 it may take a while to run in CPU mode

作者: Joyber
时间: 2025-10-13
分类: 默认分类
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对的，这个提示基本可以确认 你的程序现在是在 CPU 模式下运行，而不是用 GPU。

uv run webui.py 只是负责运行脚本，它本身不会决定用 CPU 还是 GPU，真正决定 GPU 是否可用的是 PyTorch 能否检测到 CUDA。

为什么会进入 CPU 模式？

可能原因有几个：

PyTorch 安装的是 CPU 版本
如果你安装的是 torch==x.x.x+cpu，那自然不会用 GPU。
PyTorch 是 GPU 版本，但驱动或 CUDA 不匹配
- 驱动太旧（虽然你 nvidia-smi 显示 12.4，但 PyTorch 可能找不到合适的 CUDA 版本）
- PyTorch 支持的 CUDA 版本和驱动支持的不一致（不过 12.4 驱动是向下兼容的）
代码里强制用 CPU
有些项目在启动时会检测 torch.cuda.is_available()，如果返回 False，就会打印 "CPU mode" 提示。

如何确认 PyTorch 是否能使用 GPU？

在终端运行：

uv run python -c "import torch; print('torch:', torch.__version__); print('cuda available:', torch.cuda.is_available()); print('torch cuda version:', torch.version.cuda)"

预期输出（GPU 可用）：

torch: 2.4.0+cu121
cuda available: True
torch cuda version: 12.1

如果输出：

cuda available: False

就说明 PyTorch 根本没检测到 GPU，需要重新安装匹配 CUDA 的版本。

解决方法

如果你确认 GPU 不可用，可以这样重装 PyTorch（适配你 12.4 驱动）：

uv pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0

然后再运行：

uv run webui.py

正常情况下，不会再提示 "CPU mode"。

✅ 建议
你先运行我上面的检测命令，把结果发我，我帮你判断是 PyTorch 版本不对还是环境配置问题，这样能一次性解决 GPU 不可用的问题。

你要我帮你检测一下吗？这样可以快速定位问题。

我看你的输出其实是有问题的，不是正常的情况。
你的显示是：

torch: 2.8.0+cu128
cuda available: False
torch cuda version: 12.8

这里有几个关键异常点：

1️⃣ PyTorch 版本号不对

目前（2024-06）PyTorch 官方最新稳定版是 2.4.x，根本没有 2.8.0 这个版本。
你这个 2.8.0+cu128 很可能是第三方打包版本（不是官方包），甚至可能是 CPU 版本伪装成 GPU 版本。

2️⃣ CUDA 版本不存在

NVIDIA 官方根本没有 CUDA 12.8 这个版本（当前最高是 CUDA 12.4）。
官方 PyTorch 支持的 CUDA 版本只有 cu118、cu121 等，没有 cu128。
你这个 cu128 可能是某个镜像或第三方自己改的标签，实际上内部还是 CPU 版本，所以 cuda available 是 False。

3️⃣ 为什么会这样？

你很可能是用了非官方源（比如某个国内镜像）安装的 PyTorch，它里面的版本号和官方不一致。
这些非官方打包的版本虽然名字带 cu128，但实际没有 CUDA 支持，所以 torch.cuda.is_available() 返回 False。

4️⃣ 解决方法

① 卸载当前的假 GPU 版本

uv pip uninstall torch torchvision torchaudio

② 用官方源安装真正的 GPU 版本

因为你的驱动是 12.4，可以直接装官方 cu121 版本：

uv pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0

5️⃣ 验证安装

uv run python -c "import torch; print('torch:', torch.__version__); print('cuda available:', torch.cuda.is_available()); print('torch cuda version:', torch.version.cuda)"

正常输出应该是：

torch: 2.4.0+cu121
cuda available: True
torch cuda version: 12.1

6️⃣ 然后再运行 webui.py

uv run webui.py

这时应该就不会出现 "CPU mode" 的提示了。

window命令行powershell设置使用代理

作者: Joyber
时间: 2025-10-10
分类: 默认分类
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可以的，hf 命令（Hugging Face CLI） 在 PowerShell 里是可以通过代理访问的。
它会优先使用系统的 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY 环境变量，所以你只需要在 PowerShell 里先设置好代理，hf 就会走代理了。

1️⃣ 在当前 PowerShell 会话临时设置代理

$env:HTTP_PROXY  = "http://127.0.0.1:7890"
$env:HTTPS_PROXY = "http://127.0.0.1:7890"

把 127.0.0.1:7890 换成你的代理地址和端口。

然后直接运行 hf 命令，比如：

hf login
hf whoami
hf download <repo>

2️⃣ 永久设置（每次打开 PowerShell 自动生效）

编辑 PowerShell 配置文件：

notepad $PROFILE

添加：

$env:HTTP_PROXY  = "http://127.0.0.1:7890"
$env:HTTPS_PROXY = "http://127.0.0.1:7890"

保存后，每次启动 PowerShell 都会自动加载代理配置。

3️⃣ 如果你用的是 SOCKS5 代理

hf CLI 支持 SOCKS5，但需要写成：

$env:HTTP_PROXY  = "socks5h://127.0.0.1:7891"
$env:HTTPS_PROXY = "socks5h://127.0.0.1:7891"

socks5h 表示由代理服务器解析域名（推荐），socks5 则是本地解析。

4️⃣ 验证是否生效

可以运行：

hf --version
hf whoami

如果能正常连接 Hugging Face 服务器，就说明代理已经生效。

从错误信息 requests.exceptions.InvalidSchema: Missing dependencies for SOCKS support. 可以看出，问题是 requests 库缺少支持 SOCKS 代理的依赖包。

解决方法

你需要安装支持 SOCKS 代理的相关依赖。在 PowerShell 中，进入到你使用的 Python 环境（如果是虚拟环境需要先激活），然后执行以下命令来安装依赖：

pip install requests[socks]

这个命令会安装 requests 库以及支持 SOCKS 代理的额外依赖（PySocks 等）。安装完成后，再尝试使用 hf 命令或者相关依赖 requests 库通过 SOCKS 代理进行操作，应该就可以解决这个错误了。

uv 一个新的python包管理器

作者: Joyber
时间: 2025-10-10
分类: 默认分类
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在index-tts2中看到了一个新的包管理器，uv
https://github.com/index-tts/index-tts/tree/tts2dev

pip install -U uv
uv sync --all-extras
uv sync --all-extras --default-index "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple"

uv sync --all-extras --default-index "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple"


# download IndexTTS-2

uv tool install "huggingface_hub[cli]"

hf download IndexTeam/IndexTTS-2 --local-dir=checkpoints

# or 

uv tool install "modelscope"

modelscope download --model IndexTeam/IndexTTS-2 --local_dir checkpoints

RunAsDate 一个可以修改软件运行日期的软件

ubuntu 怎么查看GPU是否在使用

方法 1：实时查看 GPU 利用率（推荐）

方法 2：单次查询 GPU 状态

方法 3：用 PyTorch 查看是否在用 GPU

方法 4：查看系统进程占用 GPU

方法 5：使用更详细的监控工具

1. 先安装 ubuntu-drivers-common 工具

2. 检查工具是否安装成功

3. 继续安装 NVIDIA 驱动（和之前步骤一致）

方法 1：自动检测并安装（推荐）

方法 2：手动选择驱动（备选）

4. 重启系统让驱动生效

5. 验证驱动是否正常

index-tts2 未使用GPU解决方法 it may take a while to run in CPU mode

为什么会进入 CPU 模式？

如何确认 PyTorch 是否能使用 GPU？

预期输出（GPU 可用）：

如果输出：

解决方法

1️⃣ PyTorch 版本号不对

2️⃣ CUDA 版本不存在

3️⃣ 为什么会这样？

4️⃣ 解决方法

① 卸载当前的假 GPU 版本

② 用官方源安装真正的 GPU 版本

5️⃣ 验证安装

6️⃣ 然后再运行 webui.py

window命令行powershell设置使用代理

1️⃣ 在当前 PowerShell 会话临时设置代理

2️⃣ 永久设置（每次打开 PowerShell 自动生效）

3️⃣ 如果你用的是 SOCKS5 代理

4️⃣ 验证是否生效

解决方法

uv 一个新的python包管理器

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