开源模型训练环境搭建踩坑记录
在开源大模型安全研究中，搭建一个稳定可靠的训练环境是基础前提。本文记录了在搭建过程中遇到的典型问题及解决方案。
环境准备
首先确保硬件配置：至少8GB显存的GPU（如RTX 3090），16GB内存，以及足够的存储空间。推荐使用Ubuntu 20.04或CentOS 7系统。
常见问题及解决方法
1. CUDA环境冲突 安装过程中经常出现CUDA版本不兼容问题。建议使用Docker容器隔离环境：
# 拉取官方CUDA镜像
sudo docker pull nvidia/cuda:11.8.0-devel-ubuntu20.04
# 运行容器并挂载代码目录
sudo docker run --gpus all -it --rm -v $(pwd):/workspace nvidia/cuda:11.8.0-devel-ubuntu20.04 bash
2. Python依赖管理 使用conda创建独立环境：
conda create -n ml_env python=3.9
conda activate ml_env
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
3. 权限问题 训练数据目录需要读写权限，避免因权限不足导致程序崩溃：
chmod -R 755 /path/to/data
chown -R $USER:$USER /path/to/data
建议在环境搭建完成后，先运行简单的测试脚本验证环境完整性，再进行大规模训练任务。
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