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写下实践中的发现，也留住那些值得回看的想法。

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打包ROCm环境的相关Wheel方便后续使用

呵，折腾半天才发现没法从site-packages直接提取Wheel，还得从官方源重新拖。几个G的ROCm全家桶，预编译好的二进制乐高，省得下次再对着源码干等几小时。

Windows+AMD+ROCm+PyTorch这地狱级组合居然跑通了。无非是用了官方ROCm和保守的PyTorch 2.9.1，避开新版本那些破事。下一步？总算能试试炼丹和AI画图了。

在Windows+AMD的debuff下硬是编译了ROCm版PyTorch，拿MNIST这种“Hello World”来验货。用CNN而不是老掉牙的全连接网络，总算对得起显卡算力。跑完500个batch损失降到0.03，这种基础任务也就测个环境能用罢了。

用StabilityMatrix在AMD显卡上部署ComfyUI，总算让ROCm派上点正经用场。可视化工作流比早期那堆破烂配置界面强多了，虽然启动时还得手动补依赖。看着GPU利用率拉满生成图像，这才算没白折腾。

自编译折腾半天，加速不到2倍？小模型+Windows+gfx1032非官方支持，能有这个速度算给面子了。别指望生产环境，当实验玩具玩吧。

公网IP一换手动改防火墙？这效率也配叫程序员？一个增量diff引擎+系统钥匙串+TUI/CLI双模，443行重构包完事。 uvx直接跑，别告诉我还要pip install。