大模型训练环境搭建完整流程
在开源大模型训练领域，环境搭建是决定训练效率的关键第一步。本文将从硬件配置到软件部署，提供一套完整的可复现的搭建指南。
硬件要求
建议使用NVIDIA A100或H100 GPU，至少8GB显存。推荐配置：8卡GPU服务器，32GB内存，500GB SSD存储。
软件环境
- 操作系统：Ubuntu 20.04 LTS
- Python版本：3.8-3.9
- CUDA版本：11.8
环境搭建步骤
# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
# 安装必要工具
sudo apt install -y build-essential git curl wget
# 安装Python及虚拟环境
wget https://www.python.org/ftp/python/3.9.16/Python-3.9.16.tgz
tar -xzf Python-3.9.16.tgz
cd Python-3.9.16
./configure --enable-optimizations
make -j 8
sudo make altinstall
# 创建虚拟环境
python3.9 -m venv llm_env
source llm_env/bin/activate
pip install --upgrade pip
# 安装PyTorch
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# 安装训练框架
pip install transformers accelerate deepspeed
验证环境
import torch
print(torch.__version__)
print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}')
print(f'GPU count: {torch.cuda.device_count()}')
通过以上步骤，即可搭建起适合大模型训练的环境。该流程已在多个开源项目中验证可用。
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