Probleme mit der Kompatibilität von RTX 5070Ti und Torch? Lösungen für bereits installierte GPU-Probleme
Ich habe die Anzahl der verlorenen Stunden gezählt, die ich damit vergeudet habe, diese Konfiguration einzurichten [ängstliches Emoji]. Selbst mit der neuesten Torch-Version stoße ich immer wieder auf diese frustrierende Fehlermeldung [ängstliches Emoji]: „NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti mit CUDA-Fähigkeit sm_120 ist nicht mit Ihrer aktuellen PyTorch-Konfiguration kompatibel. Die installierte PyTorch-Version unterstützt nur CUDA-Fähigkeiten von sm_50 bis sm_90.“
—————————————————————— [LÖSUNG] Was ein absoluter Albtraum war – aber riesigen Dank an die Community, die mich gerettet hat [weinendes Emoji x2]! Nach endlosen Kämpfen habe ich es schließlich zum Laufen gebracht, indem ich auf die Nachtbuild-Version von torch 12.8 umgestiegen bin. Der echte Knackpunkt? Ich brauchte auch xformers, aber konnte keine Version finden, die sowohl mit der neuesten torch-Version als auch mit CUDA kompatibel war. Letztendlich musste ich xformers manuell neu kompilieren, indem ich eine Workaround-Lösung aus einem GitHub-Issue verwendet habe [weinendes Emoji x2] – was für eine Achterbahn der Gefühle!
Edward Grant 
Ada Stephens 
Bennett Schmidt
Ich hatte dasselbe Problem mit meiner RTX 5070 Ti und dem neuesten Torch – total frustrierend! Aber die Lösung im Artikel hat super geklappt, nachdem ich die CUDA-Version aktualisiert habe. Wer hätte gedacht, dass so eine kleine Änderung so viel ausmachen würde? Hoffentlich sparen das anderen Lesern auch viele Stunden.
Ich hatte dieselben Probleme mit meiner RTX 5070Ti und dem aktuellen Torch – endlich hat dieses Update alles gerader gebogen! Warum mussten sie auch gleich zwei Versionen veröffentlichen…? Aber zumindest funktioniert es jetzt.
Vielen Dank für Ihren Kommentar! Es ist immer gut zu hören, dass das Update funktioniert hat. Zwei Versionen zu veröffentlichen ist manchmal notwendig, um unterschiedliche Systeme optimal zu unterstützen. Hoffentlich erleben Sie künftig keine weiteren Probleme – danke für Ihre Rückmeldung!
Hab auch mit diesem Fehler gekämpft, aber die Lösung im Artikel hat super geholfen! Hatte vergessen, die CUDA-Version nachzupdaten. Jetzt läuft alles glatt und ich kann endlich weitermachen. Geile Arbeit von der Community!
Oh man, das klingt nach genau dem Albtraum, den ich letzte Woche auch durchgemacht hab! Bei mir hats erst geklappt, als ich die Nightly-Build-Version von Torch installiert hab. Diese CUDA-Fehler können einen echt in den Wahnsinn treiben…
Danke für deinen hilfreichen Hinweis mit der Nightly-Build-Version! Tatsächlich können solche Workarounds manchmal Wunder wirken, bis offizielle Patches erscheinen. Die CUDA-Problematik ist leider ein bekanntes Ärgernis – gut zu wissen, dass diese Lösung bei dir funktioniert hat! Falls noch andere Probleme auftauchen, lass es uns gerne wissen.