jetson_stats项目对JetPack 5.1.3的支持更新
jetson_stats是一个用于监控和管理NVIDIA Jetson系列开发板的实用工具套件。近期,随着NVIDIA发布了JetPack 5.1.3(L4T 35.5.0)版本,jetson_stats项目也及时跟进,更新了对新版本JetPack的支持。
在JetPack 5.1.3发布初期,jetson_stats工具中的jtop命令无法正确识别新版本的JetPack信息,会显示"Jetpack: Missing"的错误提示。这个问题主要源于jetson_stats项目中的jetson_variables.py文件尚未包含新版本JetPack的版本映射关系。
jetson_stats的工作原理是通过解析系统信息来识别当前安装的JetPack版本。当检测到L4T版本为35.5.0时,由于缺乏对应的版本映射,导致无法正确显示JetPack版本信息。尽管用户可以通过apt命令查询到nvidia-jetpack包已正确安装,但jetson_stats工具内部缺乏对新版本的支持。
项目维护者很快响应了这个问题,在jetson_variables.py文件中添加了35.5.0到5.1.3的版本映射关系。这一更新使得jetson_stats能够正确识别和显示JetPack 5.1.3版本信息。用户只需将jetson_stats升级到4.2.7或更高版本即可解决此问题。
对于Jetson开发者而言,保持jetson_stats工具的及时更新非常重要。它不仅提供了系统监控功能,还能准确反映当前JetPack版本信息,这对开发和调试工作都有很大帮助。特别是在JetPack版本更新后,及时更新jetson_stats可以确保所有功能正常工作。
要解决这个问题,用户只需执行简单的升级命令即可。这一快速响应也体现了jetson_stats项目对Jetson生态系统的良好支持,确保了工具与最新JetPack版本的兼容性。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00