掘金 人工智能 05月08日 10:13
大模型学习的前奏——工具准备
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本文介绍了如何搭建大模型学习所需的开发环境,包括Anaconda、CUDA、Pytorch和Pycharm的安装配置。强调了在安装CUDA时,需要根据自己显卡型号选择合适的版本,避免盲目安装。详细讲解了Anaconda虚拟环境的创建与激活,以及Pytorch的安装步骤。最后,分享了Pycharm中配置虚拟环境的方法,以及安装过程中可能遇到的问题和解决方法,旨在帮助读者顺利搭建开发环境,为后续的大模型学习打下基础。

🛠️ 大模型学习需要好的运行平台,搭建开发环境至关重要。本文以1060显卡、8G内存的电脑为例,介绍了Anaconda+CUDA+Pycharm+Pytorch的安装配置。

💾 安装CUDA前,务必查询自己显卡对应的CUDA版本,选择合适的安装包,避免盲目安装,事半功倍。Anaconda的安装则相对简单,从官网下载安装包后一路next即可。

🐍 使用Anaconda Prompt创建虚拟环境,并激活该环境后,再安装Pytorch。安装命令中需指定Pytorch、torchvision、torchaudio的版本,并指定pytorch-cuda版本,确保与CUDA版本匹配。

⚙️ 在Pycharm中,选择“现有”环境,并找到Anaconda安装目录下的envs文件夹中的python.exe文件,即可将虚拟环境加载到Pycharm中,方便后续代码开发。

前言

大模型的学习不仅仅是模型的组建、分析等,还需要有好的运行平台。在学习之余,能动手进行编写与训练自己理解的模型,将理论转化为实际落地才能有助于能力的提高。


工具准备

通常工具配置:Anaconda+CUDA+Pycharm+Pytorch现有电脑是1060显卡,8G内存。安装版本:python2.3.1+Anaconda官网最新+CUDA11.8+Pycharm2024.2.1

在安装过程中,无脑找了一堆教材进行学习安装,建议大家在安装前还是需要查询自己的显卡对应的CUDA配置,在寻找完这个安装包后再安装,事半功倍!

Anaconda

认准安装链接:www.anaconda.com/installatio…

不要一些链接误导了!

在官网下载好安装包,然后一路next,就安装成功啦!

这里需要花点时间,请耐心等待!

安装完成,就会是上图的样子!

验证安装是否成功

CUDA

下载后对应的CUDA版本后,就直接安装,一路next就好了!

Pytorch

使用Anaconda Prompt创建虚拟环境:

conda create -n pytorchxx.xx.xx python=3.9

中间会询问y/n,请输入y使用前请激活一下环境,再使用。

conda activate pytorchxx.xx.xx

激活后,安装pytorch。

conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

检查是否安装成功

使用Anaconda Prompt进行安装是否成功的检查:

Pycharm

pycharm只需要一直next就可以了。记住勾选"Create Desktop Shortcut"、"Add launchers dir to the PATH"、".py"文件关联。

配置环境

之前已经安装好pytorch,那么需要在编译器中将虚拟环境进行加载,这样后续代码就可以使用对应的环境!

这里不要新建,直接点击现有。在这里找到envs中的python.exe文件,系统会自动识别出来。

安装坑

在安装前,电脑里就有pyqt的miniconda环境,在安装时,想省力,直接在pyqt的环境中直接安装,但是一直装不上去。建议最好卸干净miniconda!因为重新下载anaconda,在anaconda安装后,不小心进入miniconda的安装平台,导致一次次安装失败,哪怕把envs都删除干净都没有用。两者的虚拟环境都在一个位置,但是安装平台不同也会有影响。


总结

简单的将学习工具准备好,下一步就是开干!!!

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