Riggen_HomeLab_GpU - itnett/FTD02H-N GitHub Wiki

Du har bekreftet at IOMMU-støtte er aktivert på systemet ditt, og at NVIDIA GPU-en er gruppert riktig med IOMMU-gruppe 35:

1. Forberedelse for GPU Passthrough

GPU-en din, en NVIDIA GeForce GTX 970, og dens tilhørende lydkontroller er begge i IOMMU-gruppe 35:

  • /sys/kernel/iommu_groups/35/devices/0000:05:00.0 - NVIDIA GeForce GTX 970
  • /sys/kernel/iommu_groups/35/devices/0000:05:00.1 - NVIDIA High Definition Audio Controller

2. Konfigurer Proxmox for GPU Passthrough

For å konfigurere GPU passthrough, følg disse trinnene:

A. Rediger Grub-konfigurasjon for IOMMU-støtte

  1. Åpne Grub-konfigurasjonen:

    nano /etc/default/grub

  2. Endre Grub-konfigurasjonen for å aktivere IOMMU-støtte:

    Legg til intel_iommu=on eller amd_iommu=on i linjen som begynner med GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT. Siden du bruker en Intel-baserte CPU, bruk følgende:

    GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet intel_iommu=on iommu=pt"

    Merk: iommu=pt (pass-through mode) er nyttig for å redusere overhead ved bruk av IOMMU.

  3. Oppdater Grub og start systemet på nytt:

    update-grub
reboot

B. Svar på Eventuelle BIOS-problemer

Basert på dine dmesg-utskrifter, er det noen meldinger om "Firmware Bug". Disse meldingen gjelder DMAR-tabellen i BIOS. Hvis du opplever problemer under passthrough, kan det hende du må oppdatere BIOS-firmware for å løse disse feilene.

C. Sorter GPU og Lydkontroller

Du må "blackliste" Nouveau-driveren og angi NVIDIA GPU-en og dens lydkontroller for passthrough:

  1. Opprett en svarteliste for Nouveau-driveren:

    Lag en ny fil for å blokkere Nouveau:

    echo "blacklist nouveau" > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
echo "options nouveau modeset=0" >> /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
update-initramfs -u

  2. Legg til PCI Device til VM-en:

    • Åpne Proxmox GUI.
    • Velg VM-en hvor du ønsker å legge til GPU-en.
    • Gå til "Hardware", og klikk "Add" > "PCI Device".
    • Velg GPU-en (0000:05:00.0) og dens lydkontroller (0000:05:00.1).
    • Aktiver "All Functions" og "Primary GPU" hvis dette er den eneste GPU-en.

  3. Bekreft Passthrough:

    Start VM-en og installer NVIDIA-driverne inne i VM-en. Sørg for at VM-en kan gjenkjenne GPU-en korrekt.

3. Overvåking av GPU-bruk

Etter at passthrough er konfigurert, kan du overvåke GPU-bruken fra VM-en ved å bruke nvidia-smi, som tidligere nevnt, eller mer avanserte verktøy som Prometheus og Grafana for å samle og vise GPU-statistikk.

Tilleggsoppfølging:

  • Hvis du har noen problemer med GPU passthrough, sjekk alltid IOMMU-grupper og bekreft at GPU-en ikke deler gruppen med andre enheter som kan forårsake problemer.
  • Det kan også være nødvendig å oppdatere GPU-driverne både på verten og i VM-en.

Med disse trinnene skal du være i stand til å konfigurere GPU passthrough i Proxmox og bruke GPU-en effektivt i virtuelle maskiner.

root@pve01:~# nvidia-smi Fri Aug 30 22:38:22 2024 +---------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 535.183.01 Driver Version: 535.183.01 CUDA Version: 12.2 | |-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+======================+======================| | 0 NVIDIA GeForce GTX 970 On | 00000000:05:00.0 On | N/A | | 0% 36C P8 16W / 200W | 1MiB / 4096MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

+---------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=======================================================================================| | No running processes found | +---------------------------------------------------------------------------------------+ root@pve01:# lsmod | grep nvidia nvidia_uvm 1609728 0 nvidia_drm 81920 0 nvidia_modeset 1314816 2 nvidia_drm video 69632 1 nvidia_modeset nvidia 56807424 19 nvidia_uvm,nvidia_modeset root@pve01:# dmesg | grep -e DMAR -e IOMMU [ 0.008372] ACPI: DMAR 0x000000003A95DD20 0000F4 (v01 ALASKA A M I 00000001 INTL 20091013) [ 0.008395] ACPI: Reserving DMAR table memory at [mem 0x3a95dd20-0x3a95de13] [ 0.168628] DMAR: Host address width 46 [ 0.168630] DMAR: DRHD base: 0x000000fbffd000 flags: 0x0 [ 0.168643] DMAR: dmar0: reg_base_addr fbffd000 ver 1:0 cap d2008c10ef0466 ecap f0205b [ 0.168647] DMAR: DRHD base: 0x000000fbffc000 flags: 0x1 [ 0.168652] DMAR: dmar1: reg_base_addr fbffc000 ver 1:0 cap d2078c106f0466 ecap f020df [ 0.168655] DMAR: RMRR base: 0x0000003b4cb000 end: 0x0000003b4dafff [ 0.168660] DMAR: ATSR flags: 0x0 [ 0.168663] DMAR: RHSA base: 0x000000fbffc000 proximity domain: 0x0 [ 0.168666] DMAR-IR: IOAPIC id 1 under DRHD base 0xfbffc000 IOMMU 1 [ 0.168669] DMAR-IR: IOAPIC id 2 under DRHD base 0xfbffc000 IOMMU 1 [ 0.168671] DMAR-IR: HPET id 0 under DRHD base 0xfbffc000 [ 0.168673] DMAR-IR: x2apic is disabled because BIOS sets x2apic opt out bit. [ 0.168674] DMAR-IR: Use 'intremap=no_x2apic_optout' to override the BIOS setting. [ 0.169216] DMAR-IR: Enabled IRQ remapping in xapic mode [ 0.340401] DMAR: [Firmware Bug]: RMRR entry for device 08:00.0 is broken - applying workaround [ 0.340406] DMAR: [Firmware Bug]: RMRR entry for device 09:00.0 is broken - applying workaround [ 0.340410] DMAR: No SATC found [ 0.340412] DMAR: IOMMU feature sc_support inconsistent [ 0.340413] DMAR: IOMMU feature dev_iotlb_support inconsistent [ 0.340415] DMAR: dmar0: Using Queued invalidation [ 0.340424] DMAR: dmar1: Using Queued invalidation [ 0.346442] DMAR: Intel(R) Virtualization Technology for Directed I/O [ 2.410420] DMAR: DRHD: handling fault status reg 2 [ 2.411208] DMAR: [DMA Read NO_PASID] Request device [08:00.0] fault addr 0xfffcd000 [fault reason 0x06] PTE Read access is not set root@pve01:# lspci -nnk | grep -i nvidia 05:00.0 VGA compatible controller [0300]: NVIDIA Corporation GM204 [GeForce GTX 970] [10de:13c2] (rev a1) Kernel driver in use: nvidia Kernel modules: nvidia 05:00.1 Audio device [0403]: NVIDIA Corporation GM204 High Definition Audio Controller [10de:0fbb] (rev a1) root@pve01:# lspci -nnk | grep -i nvidia 05:00.0 VGA compatible controller [0300]: NVIDIA Corporation GM204 [GeForce GTX 970] [10de:13c2] (rev a1) Kernel driver in use: nvidia Kernel modules: nvidia 05:00.1 Audio device [0403]: NVIDIA Corporation GM204 High Definition Audio Controller [10de:0fbb] (rev a1) root@pve01:# find /sys/kernel/iommu_groups/ -type l /sys/kernel/iommu_groups/17/devices/0000:00:02.2 /sys/kernel/iommu_groups/35/devices/0000:05:00.1 /sys/kernel/iommu_groups/35/devices/0000:05:00.0 /sys/kernel/iommu_groups/7/devices/0000:ff:14.7 /sys/kernel/iommu_groups/7/devices/0000:ff:14.3 /sys/kernel/iommu_groups/7/devices/0000:ff:14.1 /sys/kernel/iommu_groups/7/devices/0000:ff:14.6 /sys/kernel/iommu_groups/7/devices/0000:ff:14.2 /sys/kernel/iommu_groups/7/devices/0000:ff:14.0 /sys/kernel/iommu_groups/25/devices/0000:00:16.0 /sys/kernel/iommu_groups/15/devices/0000:00:01.1 /sys/kernel/iommu_groups/33/devices/0000:00:1f.2 /sys/kernel/iommu_groups/33/devices/0000:00:1f.0 /sys/kernel/iommu_groups/33/devices/0000:00:1f.3 /sys/kernel/iommu_groups/5/devices/0000:ff:12.0 /sys/kernel/iommu_groups/5/devices/0000:ff:12.1 /sys/kernel/iommu_groups/23/devices/0000:00:11.0 /sys/kernel/iommu_groups/13/devices/0000:00:00.0 /sys/kernel/iommu_groups/31/devices/0000:00:1c.7 /sys/kernel/iommu_groups/3/devices/0000:ff:0f.6 /sys/kernel/iommu_groups/3/devices/0000:ff:0f.4 /sys/kernel/iommu_groups/3/devices/0000:ff:0f.0 /sys/kernel/iommu_groups/3/devices/0000:ff:0f.5 /sys/kernel/iommu_groups/3/devices/0000:ff:0f.1 /sys/kernel/iommu_groups/21/devices/0000:00:05.2 /sys/kernel/iommu_groups/11/devices/0000:ff:1e.4 /sys/kernel/iommu_groups/11/devices/0000:ff:1e.2 /sys/kernel/iommu_groups/11/devices/0000:ff:1e.0 /sys/kernel/iommu_groups/11/devices/0000:ff:1e.3 /sys/kernel/iommu_groups/11/devices/0000:ff:1e.1 /sys/kernel/iommu_groups/1/devices/0000:ff:0b.1 /sys/kernel/iommu_groups/1/devices/0000:ff:0b.2 /sys/kernel/iommu_groups/1/devices/0000:ff:0b.0 /sys/kernel/iommu_groups/38/devices/0000:09:00.0 /sys/kernel/iommu_groups/28/devices/0000:00:1c.2 /sys/kernel/iommu_groups/18/devices/0000:00:03.0 /sys/kernel/iommu_groups/36/devices/0000:07:00.0 /sys/kernel/iommu_groups/8/devices/0000:ff:15.2 /sys/kernel/iommu_groups/8/devices/0000:ff:15.0 /sys/kernel/iommu_groups/8/devices/0000:ff:15.3 /sys/kernel/iommu_groups/8/devices/0000:ff:15.1 /sys/kernel/iommu_groups/26/devices/0000:00:1a.0 /sys/kernel/iommu_groups/16/devices/0000:00:02.0 /sys/kernel/iommu_groups/34/devices/0000:02:00.0 /sys/kernel/iommu_groups/6/devices/0000:ff:13.2 /sys/kernel/iommu_groups/6/devices/0000:ff:13.0 /sys/kernel/iommu_groups/6/devices/0000:ff:13.7 /sys/kernel/iommu_groups/6/devices/0000:ff:13.5 /sys/kernel/iommu_groups/6/devices/0000:ff:13.3 /sys/kernel/iommu_groups/6/devices/0000:ff:13.1 /sys/kernel/iommu_groups/6/devices/0000:ff:13.6 /sys/kernel/iommu_groups/6/devices/0000:ff:13.4 /sys/kernel/iommu_groups/24/devices/0000:00:14.0 /sys/kernel/iommu_groups/14/devices/0000:00:01.0 /sys/kernel/iommu_groups/32/devices/0000:00:1d.0 /sys/kernel/iommu_groups/4/devices/0000:ff:10.0 /sys/kernel/iommu_groups/4/devices/0000:ff:10.7 /sys/kernel/iommu_groups/4/devices/0000:ff:10.5 /sys/kernel/iommu_groups/4/devices/0000:ff:10.1 /sys/kernel/iommu_groups/4/devices/0000:ff:10.6 /sys/kernel/iommu_groups/22/devices/0000:00:05.4 /sys/kernel/iommu_groups/12/devices/0000:ff:1f.0 /sys/kernel/iommu_groups/12/devices/0000:ff:1f.2 /sys/kernel/iommu_groups/30/devices/0000:00:1c.4 /sys/kernel/iommu_groups/2/devices/0000:ff:0c.4 /sys/kernel/iommu_groups/2/devices/0000:ff:0c.2 /sys/kernel/iommu_groups/2/devices/0000:ff:0c.0 /sys/kernel/iommu_groups/2/devices/0000:ff:0c.5 /sys/kernel/iommu_groups/2/devices/0000:ff:0c.3 /sys/kernel/iommu_groups/2/devices/0000:ff:0c.1 /sys/kernel/iommu_groups/20/devices/0000:00:05.1 /sys/kernel/iommu_groups/10/devices/0000:ff:17.7 /sys/kernel/iommu_groups/10/devices/0000:ff:17.5 /sys/kernel/iommu_groups/10/devices/0000:ff:17.6 /sys/kernel/iommu_groups/10/devices/0000:ff:17.4 /sys/kernel/iommu_groups/10/devices/0000:ff:17.0 /sys/kernel/iommu_groups/39/devices/0000:0a:00.0 /sys/kernel/iommu_groups/29/devices/0000:00:1c.3 /sys/kernel/iommu_groups/0/devices/0000:00:1b.0 /sys/kernel/iommu_groups/19/devices/0000:00:05.0 /sys/kernel/iommu_groups/37/devices/0000:08:00.0 /sys/kernel/iommu_groups/9/devices/0000:ff:16.0 /sys/kernel/iommu_groups/9/devices/0000:ff:16.7 /sys/kernel/iommu_groups/9/devices/0000:ff:16.6 /sys/kernel/iommu_groups/27/devices/0000:00:1c.0 root@pve01:#

For å bruke og overvåke GPU-en i Proxmox, spesielt i et virtuelt miljø, kan du følge disse trinnene:

1. Bruk GPU i Proxmox

A. GPU Passthrough til Virtuelle Maskiner (VM-er)

GPU passthrough gjør det mulig å tildele hele GPU-en til en virtuell maskin, slik at VM-en kan dra nytte av maskinvareakselerasjon. Dette er nyttig for applikasjoner som krever GPU-ressurser, som maskinlæring, videoredigering, eller gaming.

  1. Aktiver IOMMU i BIOS:

    • For Intel, aktiver "VT-d".
    • For AMD, aktiver "AMD-Vi".
    • Dette finnes ofte under "Advanced" eller "CPU Configuration" i BIOS-innstillingene.

  2. Aktiver IOMMU i Proxmox:

    Rediger /etc/default/grub og legg til intel_iommu=on (for Intel) eller amd_iommu=on (for AMD) på linjen som begynner med GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT:

    GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet intel_iommu=on"

    Oppdater deretter GRUB og start serveren på nytt:

    update-grub
reboot

  3. Bekreft IOMMU-støtte:

    Etter omstart, kjør følgende kommando for å bekrefte at IOMMU er aktivert:

    dmesg | grep -e DMAR -e IOMMU

  4. Identifiser GPU-en og dens IOMMU-gruppe:

    Bruk lspci for å finne GPU-en:

    lspci -nnk | grep -i nvidia

    Finn IOMMU-gruppen GPU-en tilhører:

    find /sys/kernel/iommu_groups/ -type l

  5. Konfigurer GPU-passthrough i Proxmox:

    • Gå til Proxmox GUI: Datacenter > Node > VM > Hardware.
    • Klikk på "Add" > "PCI Device".
    • Velg GPU-en (og eventuelt lydkortet hvis det er en del av GPU-en).
    • Pass på at "All Functions" er avkrysset og "Primary GPU" ikke er avkrysset (med mindre dette er den primære GPU-en du vil bruke).

  6. Start VM-en:

    • Start VM-en og installer de nødvendige GPU-driverne (f.eks. NVIDIA) i gjesten.

B. GPU for LXC Containers

For å bruke GPU med LXC-konteinere, kan du bruke nvidia-docker eller andre lignende teknologier som gjør det mulig å aksessere GPU-en fra en container:

  1. Installer Nvidia GPU-drivere på Proxmox-host: Dette har du allerede gjort.

  2. Installer nvidia-container-toolkit: Følg NVIDIA Container Toolkit installasjonsveiledning for å installere nødvendige verktøy for Docker-integrasjon.

  3. Konfigurer GPU-støtte i LXC-konteinere:

    • Rediger containerens konfigurasjonsfil i /etc/pve/lxc/<CTID>.conf og legg til GPU-tilgang ved å bruke følgende parameter:
    lxc.hook.mount: /usr/share/lxc/config/nvidia-hook
lxc.cgroup2.devices.allow: c 195:* rwm
lxc.cgroup2.devices.allow: c 243:* rwm
lxc.mount.entry: /dev/nvidiactl dev/nvidiactl none bind,optional,create=file
lxc.mount.entry: /dev/nvidia0 dev/nvidia0 none bind,optional,create=file

2. Overvåking av GPU i Proxmox

Du kan overvåke GPU-ytelse og bruksstatistikk ved hjelp av følgende verktøy:

A. Bruk av nvidia-smi på Proxmox

Kommandoen nvidia-smi viser sanntidsinformasjon om GPU-bruk, inkludert minnebruk, temperatur, og gjeldende prosesser:

watch -n 2 nvidia-smi

Dette vil oppdatere GPU-statistikk hvert 2. sekund.

B. Bruke Grafana og Prometheus

  1. Installer Prometheus og Node Exporter:

    • Installer Prometheus på Proxmox-serveren for å samle inn metrikker.
    • Bruk node_exporter for å få GPU-statistikk via nvidia-smi.

  2. Installer Grafana:

    • Grafana kan brukes til å visualisere GPU-bruk over tid. Sett opp en ny datakilde for Prometheus i Grafana og lag tilpassede dashboards for GPU-overvåking.

C. Integrer med Proxmox Dashboard

For en enklere overvåkning, kan du også konfigurere Proxmox` RRD-grafikk (Round Robin Database) for å inkludere GPU-bruk. Dette krever tilpasning av Proxmox koden, noe som kan være mer avansert.

Oppsummering

  • GPU passthrough til VM-er og GPU-bruk i LXC-konteinere krever aktivering av IOMMU og riktig konfigurasjon av maskinvare og programvare.
  • Overvåking kan utføres med nvidia-smi, eller mer avanserte løsninger som Prometheus og Grafana for detaljerte visuelle dashboards.

Nvidia-driveren er allerede installert og oppdatert til den nyeste versjonen (535.183.01-1~deb12u1). Det betyr at du nå bør sjekke at driveren fungerer som forventet.

Sjekk om Nvidia-driveren fungerer

  1. Bekreft at driveren er lastet:

    Kjør følgende kommando for å se om Nvidia-driveren er aktiv:

    nvidia-smi

    Dette verktøyet skal vise informasjon om GPU-en og den installerte driveren. Hvis informasjonen vises korrekt, betyr det at driveren fungerer som den skal.

  2. Kontroller om Nvidia-modulene er lastet inn i kjernen:

    Bruk denne kommandoen for å bekrefte at de nødvendige Nvidia-modulene er lastet:

    lsmod | grep nvidia

    Dette skal vise flere linjer med Nvidia-relaterte moduler, som nvidia, nvidia_uvm, nvidia_modeset, osv.

Neste steg

  • Hvis nvidia-smi viser korrekt informasjon, og lsmod viser Nvidia-moduler, er systemet ditt nå konfigurert med Nvidia-driveren på Proxmox.
  • Hvis du opplever problemer eller ikke ser forventet utdata, gi beskjed, så kan vi undersøke videre.

Hvis alt ser bra ut, kan du fortsette med dine planer for å bruke GPU-en i Proxmox-miljøet ditt.

Ja, det er mulig å legge til GPU-overvåking i Proxmox Web GUI slik at du kan se GPU-statistikk som en del av Summary-fanen på samme måte som du ser CPU- og minnebruk. Dette krever noen ekstra trinn for å integrere NVIDIA GPU-informasjonen i Proxmox GUI.

Slik kan du legge til GPU-statistikk i Proxmox GUI:

1. Installer gpustat og nvidia-smi

gpustat er et Python-verktøy som gir GPU-statistikk på en brukervennlig måte ved å bruke nvidia-smi-kommandoen.

Installer gpustat og nødvendig programvare:

apt update
apt install python3-pip
pip3 install gpustat

2. Lag et skript for å samle GPU-data

Opprett et skript som kjører nvidia-smi eller gpustat for å hente GPU-bruk og lagre det i et format som Proxmox kan lese.

Lag et skriptfil, for eksempel /usr/local/bin/proxmox-gpu-stats.sh:

nano /usr/local/bin/proxmox-gpu-stats.sh

Lim inn følgende skript:

#!/bin/bash

# Output GPU stats in a format Proxmox can use
gpustat --json

Gjør skriptet kjørbart:

chmod +x /usr/local/bin/proxmox-gpu-stats.sh

3. Integrer skriptet i Proxmox RRD (Round-Robin Database)

Du må nå modifisere eller opprette et tilpasset plugin-script som lar Proxmox GUI lese GPU-statistikken.

  1. Lag et nytt plugin-skript for å samle GPU-data regelmessig:

    nano /etc/pve/gpu-stats-plugin.pl

  2. Lim inn følgende Perl-kode:

    #!/usr/bin/perl

use strict;
use warnings;

my $output = `/usr/local/bin/proxmox-gpu-stats.sh`;

# For RRD integration
print "nvidia:0:gpu_util=$output\n";

  3. Sett opp riktig tilgang og autorisasjon:

    Gi scriptet nødvendige rettigheter:

    chmod +x /etc/pve/gpu-stats-plugin.pl

  4. Modifiser cronjob eller tilsvarende til å kalle skriptet:

    Rediger Proxmox-konsollens /etc/cron.d/pvestatd-fil eller tilsvarende for å inkludere gpu-stats-plugin-kjøringen.

4. Oppdater Proxmox GUI for å vise GPU-grafer

Endelig må du konfigurere Proxmox til å inkludere GPU-data i GUI.

  1. Rediger pvestatd-konfigurasjon:

    Oppdater /etc/pve/status.cfg til å inkludere GPU-data.

  2. Restart nødvendige tjenester:

    Restart pvestatd og pveproxy:

    systemctl restart pvestatd.service
systemctl restart pveproxy.service

5. Bekreft GPU-grafer i GUI

Etter at disse trinnene er utført, kan du navigere til Proxmox Web GUI og gå til Summary-fanen for en VM som bruker GPU. Du bør nå se GPU-grafer og statistikk på samme måte som du ser CPU og minne.

Vær oppmerksom på

Denne tilnærmingen krever litt manuell konfigurasjon og koding, og det er viktig å sikkerhetskopiere alle systemfiler før du gjør endringer. Dette vil også sikre at Proxmox-integreringen er tilpasset etter dine spesifikke krav.

Ansvarsfraskrivelse:

Innholdet på denne wikisiden er generert helt eller delvis av kunstig intelligens (AI) og er ikke ment for informasjonsformål. Forfatteren fraskriver seg ethvert ansvar for nøyaktigheten, fullstendigheten eller påliteligheten av innholdet. Enhver handling du tar basert på informasjonen på denne siden er på eget ansvar og risiko.

Forfatteren fraskriver seg også ethvert ansvar for eventuelle likheter eller antydninger til likhet med annet publisert materiale. Enhver slik likhet er utilsiktet og uten ansvar. Det er leserens ansvar å gjennomføre plagiatkontroll og sikre at all bruk av innholdet fra denne siden er i samsvar med gjeldende regler og retningslinjer for opphavsrett og plagiering.

Det gis ingen garantier for at informasjonen på denne siden er i samsvar med gjeldende lover, regler eller retningslinjer. Leseren er selv ansvarlig for å verifisere nøyaktigheten og relevansen av informasjonen, og for å sikre korrekt kreditering av originale kilder.

Bruk av informasjonen på denne siden, inkludert risiko for plagiat eller brudd på opphavsrett, er på egen risiko.

Disklaimer 2

Alt innhold på denne plattformen er et resultat av en kreativ prosess som involverer både menneskelig input og generativ kunstig intelligens (AI). Tekstene er basert på bearbeidede prompts, og representerer en sammenslåing av publisistens tanker, ideer og AI-ens evne til å generere tekst.

Eventuelle likheter i rekkefølge, struktur, innhold, emnevalg, tematikk, avgrensninger eller oppstilling med annet materiale, enten kreditert eller ikke kreditert, publisert eller upublisert, er utilsiktet og tilfeldig.

Innholdet på denne plattformen er ikke ment å være en kilde til informasjon eller fakta, og skal ikke brukes som sådan. Dette er et eksperiment for å utforske potensialet og begrensningene ved generativ AI, både positive og negative, fordelaktige og ufordelaktige.

Vi oppfordrer leserne til å være kritiske og vurdere informasjonen i lys av dette. Vi tar ikke ansvar for eventuelle feil, unøyaktigheter eller misforståelser som kan oppstå som følge av bruk av innholdet på denne plattformen.

Disclaimer:

The information on this wiki page is generated entirely or partially by artificial intelligence (AI) and is not intended for informational purposes. The author disclaims any responsibility for the accuracy, completeness, or reliability of the content. Any action you take based on the information on this page is at your own responsibility and risk.

The author also disclaims any liability for any similarities or suggestions of similarity to other published material. Any such resemblance is unintentional and without liability. It is the reader's responsibility to conduct plagiarism checks and ensure that any use of the content from this page complies with applicable copyright and plagiarism rules and guidelines.

No guarantees are provided that the information on this page complies with applicable laws, rules, or guidelines. The reader is responsible for verifying the accuracy and relevance of the information and for ensuring proper crediting of original sources.

Use of the information on this page, including the risk of plagiarism or copyright infringement, is at your own risk.

⚠️ **GitHub.com Fallback** ⚠️