开源大模型训练环境搭建踩坑指南
在开源大模型安全研究中，搭建稳定可靠的训练环境是基础中的基础。本文记录了在实际部署过程中遇到的典型问题及解决方案。
环境准备
首先需要准备具备足够计算资源的服务器，建议配置至少8卡A100或同等性能GPU。操作系统推荐Ubuntu 20.04 LTS，确保内核版本不低于5.4。
核心依赖安装
# 安装CUDA和cuDNN
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Python虚拟环境
python3 -m venv llm-env
source llm-env/bin/activate
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
常见问题及解决
问题1：依赖冲突导致的导入错误 解决方法：使用pip list --format=freeze > requirements.txt导出当前环境，然后在新环境中重新安装。
问题2：分布式训练通信异常
import torch.distributed as dist
# 确保NCCL环境变量正确设置
os.environ['NCCL_SOCKET_IFNAME'] = 'eth0'
os.environ['NCCL_IB_DISABLE'] = '0'
问题3：内存溢出 建议通过梯度累积和混合精度训练来优化内存使用，避免单次训练数据过大。
以上经验对安全测试环境搭建具有参考价值，欢迎大家在社区分享更多实战经验。
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