确认当前k8s版本以及对应的kubevirt版本

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kubectl version

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Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"23", GitVersion:"v1.23.17", GitCommit:"953be8927218ec8067e1af2641e540238ffd7576", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2023-02-22T13:34:27Z", GoVersion:"go1.19.6", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}
Server Version: version.Info{Major:"1", Minor:"23", GitVersion:"v1.23.17", GitCommit:"953be8927218ec8067e1af2641e540238ffd7576", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2023-02-22T13:27:46Z", GoVersion:"go1.19.6", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}

根据

https://github.com/kubevirt/sig-release/commits/main/releases/k8s-support-matrix.md

查询历史支持的kubevirt版本，得知支持的最新的是kubevirt 0.58

修改dockur制作Windows镜像(单文件)

https://github.com/dockur/windows

拉取测试的版本: v4.33

原始仓库的镜像默认只是一个ISO下载器和网络自动设置器，本质上不包含Windows镜像，容器启动后镜像会将系统安装到挂载出的盘中。

使用dockur的原始镜像制作Windows镜像(双文件)

https://github.com/dockur/windows

原始仓库的镜像默认只是一个ISO下载器和网络自动设置器，本质上不包含Windows镜像，容器启动后镜像默认会将系统安装到挂载出的盘中。

本页说明最终将保存两个文件，一个是挂载盘的压缩文件，一个是容器导出的tar包。

通过ProxmoxVE制作kubevirt可用的WIN镜像

https://github.com/ILLKX/Windows-VirtIO

下载带virtio的虚拟机镜像

然后借鉴 https://www.spiritlhl.net/guide/pve/pve_windows.html 开设虚拟机，到图形化安装后即可，不要配置网络

然后在部署机执行

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qm stop 100
qm config 100

查询挂载盘所在地址，然后导出到当前路径

仓库

https://github.com/oneclickvirt/dockerfile-templates

适配境内环境，搭建带浏览器web查看NOVNC的在线IDE

对应开发环境支持 AMD64 ARM64

对应GPU/NPU的驱动支持

对应平台的AI插件支持

由于版权问题和镜像大小问题，tar包我就不传了

一般流程

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kubectl get pods -A

看核心的namespace的pod有没有起来，有没有ready，有问题的pod名字就describe一下 下面所有示例都用kube-system作为查询的namespace，实际看你要查什么服务对应的namespace

问题

目前新的go项目默认都是go module模式，由于我需要使用私有仓库的package，清除了mod的缓存后Goland就识别不到我后续在命令行下执行

前言

由于Github在国内访问速度较慢，所以选择在本地服务器上自建Gitea，使用国内服务器内穿端口后访问速度较快，并且可以自己管理代码，更安全。

问题

如题目所说，这里贴个报错

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nvidia-smi
Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch
NVML library version: 535.183

原先的版本是

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 NVIDIA-SMI 535.171.04             Driver Version: 535.171.04   CUDA Version: 12.2 

修复方案

下载官方驱动

打开官方网站：https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn

按照你的显卡版本进行选择，我的配置如下，你的与我一般不一致

conda默认的python环境版本过高，需要降级默认的Python环境

假设原始环境是Python12的环境

直接使用

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conda install python==3.11

类似上述方法指定python版本下载，注意这个命令要在conda的虚拟环境中执行才会替换当前python版本。