在开源大模型训练环境中，环境搭建是迈向高效训练的第一步。本文将分享一套可复现的环境搭建最佳实践，帮助AI工程师和研究者快速构建稳定可靠的训练平台。
1. 环境准备 首先确保硬件配置满足要求，推荐使用NVIDIA GPU（如A100、V100等），内存≥32GB。操作系统建议使用Ubuntu 20.04或更高版本。
2. 安装CUDA与cuDNN
# 下载并安装CUDA
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
# 安装cuDNN
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v8.9.7/local_installers/cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11.8-archive.tar.xz
sudo tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11.8-archive.tar.xz
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11.8-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11.8-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
3. Python环境配置
# 创建虚拟环境
conda create -n openml python=3.9
conda activate openml
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install transformers datasets accelerate bitsandbytes
4. 验证配置
import torch
print(torch.__version__)
print(f'CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}')
print(f'GPU数量: {torch.cuda.device_count()}')
通过以上步骤，即可搭建出一个适合大模型训练的完整环境。建议将此过程文档化，便于团队协作和环境迁移。
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