深度学习模型训练环境搭建踩坑指南

深度学习模型训练环境搭建踩坑指南

在大模型训练项目中，环境搭建往往是第一个也是最容易出问题的环节。本文将分享一些常见的环境配置陷阱及解决方案。

硬件与驱动准备

首先确保GPU驱动版本兼容CUDA版本，可通过以下命令检查：

nvidia-smi
nvcc --version

Python环境配置

推荐使用conda创建独立环境：

conda create -n deep_learning python=3.9
conda activate deep_learning
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

常见问题与解决方案

1. CUDA版本不兼容：使用conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch自动匹配版本
2. 内存不足：设置export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1避免异步错误
3. 多卡训练配置：

import torch
print(f"可用GPU数量: {torch.cuda.device_count()}")

推荐工具链

• 使用pipenv或poetry管理依赖
• 配置.env文件统一管理路径变量

通过以上步骤，可大大减少环境搭建时间，提高训练效率。