在大模型训练环境搭建过程中，许多开发者会遇到各种问题。本文将从实际操作出发，分享常见问题及解决方案。
1. 环境依赖冲突 使用conda或pip安装时，常出现包版本冲突。建议使用虚拟环境隔离：
conda create -n llm-env python=3.9
conda activate llm-env
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
2. GPU资源不足 训练大模型时显存不够，可启用梯度检查点和混合精度训练：
from torch.utils.checkpoint import checkpoint
model = model.half() # 半精度训练
3. 分布式训练配置错误 使用torchrun启动多卡训练时需注意参数设置：
torchrun --nproc_per_node=4 --master_port=12345 train.py
4. 数据加载性能瓶颈 使用DataLoader优化数据读取，建议设置合适的num_workers和pin_memory参数。
这些问题在社区中经常被讨论，通过合理配置可有效避免。
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