AI应用环境搭建完毕，只待显卡

今天在外忙了一天，回家简单做饭的同时，开始了继续昨天未完成的AI应用环境搭建。

通过本周Vits的应用，发现无论是国外的COLAB还是国内的GPU云服务器，都有诸多限制，要想常规学习应用，搭建本地环境还是必需的。

还好，在解决了几个昨晚遗留问题后，虽然vits训练未果，但系统环境搭建完成，不用再连续熬夜了。

在2019年底，为了人体体态识别应用，曾购买了一台二手Dell工作站，加上全新索泰矿卡P106-90，搭建了一台“深度”学习机器。跟昨天情况相同，也是颇费周折搭建环境完成后，运行程序硬件报错，只不过那次报错的4G内存不足，添加8G内存开始正常运行。

那台机器在搭建完成后不久，就因疫情而被遗落，几经周折，如同丢失的孩子，找回的希望几乎破灭，这也是我不得不重新搭建新机器的原因。

这次测试机器使用的外甥原先的游戏机，只是运行报错的硬件不再是内存，而是970显卡的4G显存。

三年过去，AI技术突飞猛进，硬件需求自然是水涨船高。而后期Stable-DiffusionAI绘图等应用，8G显存已经是最低要求。

看来，必须要先买一块二手RTX3060显卡了。