如何避免安装Windows本地大模型时遇到的问题？

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如果您的意图是在Windows系统上尝试某种操作或应用，请明确说明您想执行的具体任务或功能。以下是一个简化的开头内容示例：

一、安装并验证NVIDIA驱动与CUDA工具包

驱动与CUDA是GPU加速的基础支撑层，版本错配将直接导致PyTorch无法识别显卡或运行时崩溃。必须确保驱动支持所选CUDA版本，且CUDA安装时已正确写入系统PATH。

1、以管理员身份打开命令提示符，执行 nvidia-smi，记录右上角显示的“CUDA Version”（例如“12.2”），该值代表当前驱动最高兼容的CUDA版本。

2、访问NVIDIA官网CUDA Toolkit归档页，下载等于或低于上述版本号的CUDA安装包（如驱动支持12.2，则可选CUDA 12.1或12.0，但不可选12.3）。

3、运行安装程序，选择“自定义安装”，务必勾选“CUDA Developer Tools”和“CUDA Runtime”两项，取消勾选“NVIDIA GeForce Experience”等无关组件。