解决CUDA兼容性问题的分步方案
在使用VACE时，GPU加速依赖CUDA环境，以下是常见问题的解决方案：
- 检查CUDA版本匹配
首先通过nvcc --version查看已安装CUDA版本，需与PyTorch要求严格对应。例如：VACE推荐CUDA 11.8对应PyTorch 2.0+版本。 - 重装PyTorch的GPU版本
使用官方推荐命令：pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 - Überprüfung der Umgebung
运行测试脚本时若报错，可尝试conda install cudatoolkit=11.8 -c pytorch
变通方案：若持续失败，可在requirements.txt中将torch替换为CPU版本，但会损失90%的渲染速度。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVACE: Open-Source-Modell für die Erstellung und Bearbeitung von Videos (nicht offen)Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何解决VACE安装过程中的CUDA兼容性问题？
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