win11如何用cuda训练deepseek
时间: 2025-02-28 19:07:59 浏览: 61
### Windows 11 上设置 CUDA 进行 DeepSeek 训练指南
#### 安装 WSL2 和 Linux 发行版
为了在 Windows 11 中利用 GPU 加速,建议先安装 Windows Subsystem for Linux (WSL) 版本 2 并选择一个合适的 Linux 发行版本。通常推荐使用 Ubuntu 作为首选发行版[^1]。
```bash
wsl --install -d Ubuntu
```
#### 更新并配置 WSL2 环境
启动新安装的 Ubuntu 后,更新软件包列表并升级现有软件包:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 安装 NVIDIA 驱动程序和支持工具
确保已启用 WSL2 的 GPU 支持功能,并按照官方文档中的说明来安装适用于 WSL2 的 NVIDIA CUDA 工具包和驱动程序。
```bash
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distribution/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
```
#### 设置 Python 虚拟环境与依赖项
创建一个新的虚拟环境用于项目开发,并激活该环境;随后可以安装 PyTorch 及其他必要的库文件以支持 DeepSeek 模型训练过程。
```bash
python3 -m venv ~/deepseek-env
source ~/deepseek-env/bin/activate
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install tensorflow
```
#### 准备数据集及模型结构定义
根据具体需求准备好相应的输入数据集合以及预处理脚本,在此基础上编写或获取目标检测网络架构描述代码(如 `model.py`),这一步骤可能涉及到加载已有权重参数初始化操作。
#### 开始训练流程
当一切就绪之后便可以通过调用 SVI 方法来进行变分推理学习阶段,这里假定已经构建好损失函数计算逻辑以及其他辅助组件[^2]。
```python
from pyro.infer import SVI, Trace_ELBO
svi = SVI(model, guide, optimizer, loss=Trace_ELBO())
for step in range(num_steps):
svi.step(batch_data)
```
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