在大模型训练过程中，环境配置往往是开发者最容易遇到问题的环节之一。本文将从实际经验出发，对比Docker与Conda两种主流环境搭建方式，并提供可复现的配置步骤，帮助大家避开常见坑点。
环境配置痛点
在部署大模型训练环境时，常见的问题包括依赖冲突、版本不兼容、资源分配不当等。特别是在多GPU环境下，不同深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）与CUDA版本的兼容性问题尤为突出。
Docker方式配置
使用Docker可以有效隔离环境，避免系统级依赖冲突。推荐使用NVIDIA官方提供的CUDA镜像作为基础：
FROM nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip
RUN pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
构建并运行容器：
# 构建镜像
sudo docker build -t my-bigmodel-env .
# 运行容器
sudo docker run --gpus all -it my-bigmodel-env bash
Conda方式配置
Conda适合快速搭建研究环境，但需注意虚拟环境隔离：
conda create -n bigmodel python=3.9
conda activate bigmodel
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
两种方式对比
- Docker适合生产部署，环境一致性高；
- Conda适合快速实验，但需手动管理依赖；
建议根据项目需求选择，或结合使用以提高效率。
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