在centos系统上部署pytorch可以有多种方法，具体选择取决于你的需求和系统环境。以下是一个基本的部署指南，适用于大多数情况。
系统环境准备
首先，确保你的CentOS系统已更新至最新版本，并安装了必要的依赖包。你可以通过以下命令来更新系统：
sudo yum update -y
安装PyTorch
在CentOS上安装PyTorch有多种方式。以下是使用conda进行安装的示例：
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
如果你需要GPU支持，请确保你的系统配备了可用的NVIDIA GPU，并安装CUDA和cuDNN。然后，你可以使用以下命令安装支持CUDA的PyTorch版本：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=X.X -c pytorch
将X.X替换为你的CUDA版本号。
Perl Lwp 文档 chm版
下载
LWP是Library for Web access in Perl的缩写，用途说得很清楚，就是一个访问Web服务器的Perl包。 利用LWP这个包，我们可以很方便的在我们的perl脚本里面访问外部的Web服务器上面的资源。 为什么要用LWP？ 现在的网站应用越做越复杂，要想简单的写一个Sockettelnet去用GET指令获取资源简直是不可能的，特别是一些需要用口令登陆的网站。 如果你只想简单获取一些资源而不想写太多比较复杂的代码的话，那么就应该选用一个合适的封装起来的HTTPD模块。 这些文件的确国内
验证PyTorch安装
安装完成后，可以通过以下代码验证PyTorch是否成功安装：
import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())
如果torch.cuda.is_available()返回True，则表示CUDA已正确安装且PyTorch可以访问GPU。
使用Docker部署PyTorch
Docker是一个便捷的工具，可以帮助你快速部署和运行PyTorch应用。你可以使用DeepSeek提供的Docker镜像来部署PyTorch应用。以下是一个示例命令：
docker pull deepseek/deepseek:latest docker run -p 8000:8000 deepseek/deepseek
参考资料
- 大模型本地部署专题—仅基于非国产CPU的部署方案
- Docker和CentOS 7系统上部署DeepSeek AI大模型
- royvelich/pytorch_geometric
- GitHub - tinosai/botorch_discrete: Bayesian optimization in PyTorch
