bitsandbytes适合哪个版本的cuda

时间: 2025-04-05 10:01:50 浏览: 202
### 关于 `bitsandbytes` 库与 CUDA 的兼容性 `bitsandbytes` 是一种用于优化 GPU 计算性能的 Python 库,在深度学习领域被广泛应用于量化模型训练和推理。然而,该库对不同版本的 CUDA 存在严格的依赖关系,如果使用的 CUDA 版本不符合其要求,则可能导致运行时错误。 #### 已知问题分析 当尝试使用多个版本的 `bitsandbytes` 时,可能会遇到因 CUDA 不兼容而导致的报错情况[^1]。具体表现为: - 如果计算机上的 CUDA 版本过低(例如 11.1),即使更新了 `bitsandbytes` 到最新版,仍然可能无法正常工作。 - 在某些情况下,尽管已安装较高版本的 CUDA,但由于环境配置不当或检测机制的问题,系统仍会报告较低版本的 CUDA 被识别[^2]。 #### 官方支持的 CUDA 版本范围 根据官方文档以及社区反馈的信息汇总如下表所示: | **`bitsandbytes` 版本** | **最低支持 CUDA 版本** | **推荐 CUDA 版本** | |--------------------------|-------------------------|--------------------| | >=0.37 | CUDA 11.0 | CUDA 11.3 | | >=0.38 | CUDA 11.1 | CUDA 11.4 | | >=0.39 | CUDA 11.2 | CUDA 11.6 或更高 | 需要注意的是,上述表格中的数据基于常见测试场景得出,并不代表绝对适用所有平台。对于特定操作系统(如 Windows)可能存在额外约束条件[^3]。 #### 配置建议 为了确保顺利部署并减少潜在冲突风险,请遵循以下指导原则: 1. 确认当前硬件设备所适配的最佳 CUDA 版本; 2. 对照目标应用需求选择合适的 `bitsandbytes` 发布分支; 3. 使用虚拟环境隔离开发流程以避免全局污染影响其他项目执行效果; 另外值得注意的一点是 PyTorch 和 TensorFlow 这样的框架同样存在类似的版本绑定现象,因此升级其中一个组件前务必同步考虑关联因素的影响程度如何评估调整策略最为合理有效[^4]。 ```python import torch print(torch.version.cuda) # 查看PyTorch正在使用的CUDA版本号 ``` 通过以上命令可以快速确认实际加载进来的CUDA驱动程序级别是否满足预期设定标准。 ---
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E:\SJ\anaconda\envs\roy\python.exe E:\SJ\Llama_finance\finetune_qlora.py WARNING: Failed to find CUDA. bin E:\SJ\anaconda\envs\roy\Lib\site-packages\bitsandbytes\libbitsandbytes_cuda124.dll False ===================================BUG REPORT=================================== ================================================================================ The following directories listed in your path were found to be non-existent: {WindowsPath('E:/SJ/anaconda/envs/roy/bin')} CUDA SETUP: PyTorch settings found: CUDA_VERSION=124, Highest Compute Capability: 8.6. CUDA SETUP: To manually override the PyTorch CUDA version please see:https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/blob/main/how_to_use_nonpytorch_cuda.md CUDA SETUP: Required library version not found: libbitsandbytes_cuda124.dll. Maybe you need to compile it from source? CUDA SETUP: Defaulting to libbitsandbytes_cpu.dll... ================================================ERROR===================================== CUDA SETUP: CUDA detection failed! Possible reasons: 1. You need to manually override the PyTorch CUDA version. Please see: "https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/blob/main/how_to_use_nonpytorch_cuda.md 2. CUDA driver not installed 3. CUDA not installed 4. You have multiple conflicting CUDA libraries 5. Required library not pre-compiled for this bitsandbytes release! CUDA SETUP: If you compiled from source, try again with make CUDA_VERSION=DETECTED_CUDA_VERSION for example, make CUDA_VERSION=113. CUDA SETUP: The CUDA version for the compile might depend on your conda install. Inspect CUDA version via conda list | grep cuda. ================================================================================ CUDA SETUP: Something unexpected happened. Please compile from source: git clone https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes.git cd bitsandbytes CUDA_VERSION=124 python setup.py install CUDA SETUP: Setup Failed! E:\SJ\anaconda\envs\roy\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py:17

python -m bitsandbytes False ===================================BUG REPORT=================================== /home/anaconda3/envs/unsloth/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/cuda_setup/main.py:167: UserWarning: Welcome to bitsandbytes. For bug reports, please run python -m bitsandbytes warn(msg) ================================================================================ /home/anaconda3/envs/unsloth/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/cuda_setup/main.py:167: UserWarning: /home/anaconda3/envs/unsloth did not contain ['libcudart.so', 'libcudart.so.11.0', 'libcudart.so.12.0'] as expected! Searching further paths... warn(msg) /home/anaconda3/envs/unsloth/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/cuda_setup/main.py:167: UserWarning: :/usr/local/cuda-12.4/lib64 did not contain ['libcudart.so', 'libcudart.so.11.0', 'libcudart.so.12.0'] as expected! Searching further paths... warn(msg) CUDA_SETUP: WARNING! libcudart.so not found in any environmental path. Searching in backup paths... DEBUG: Possible options found for libcudart.so: {PosixPath('/usr/local/cuda/lib64/libcudart.so')} CUDA SETUP: PyTorch settings found: CUDA_VERSION=124, Highest Compute Capability: 8.9. CUDA SETUP: To manually override the PyTorch CUDA version please see:https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/blob/main/how_to_use_nonpytorch_cuda.md CUDA SETUP: Required library version not found: libbitsandbytes_cuda124.so. Maybe you need to compile it from source? CUDA SETUP: Defaulting to libbitsandbytes_cpu.so... ================================================ERROR===================================== CUDA SETUP: CUDA detection failed! Possible reasons: 1. You need to manually override the PyTorch CUDA version. Please see: "https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/blob/main/how_to_use_nonpytorch_cuda.md 2. CUDA driver not installed 3. CUDA not installed 4. You have multiple conflicting CUDA libraries 5. Required library not pre-compiled for this bitsandbytes release! CUDA S

(llava-med) 68e62574|09:35:27|/workspace/LLaVA-Med (main)$ python -m bitsandbytes /opt/conda/envs/llava-med/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/cuda_setup/main.py:106: UserWarning: ================================================================================ WARNING: Manual override via BNB_CUDA_VERSION env variable detected! BNB_CUDA_VERSION=XXX can be used to load a bitsandbytes version that is different from the PyTorch CUDA version. If this was unintended set the BNB_CUDA_VERSION variable to an empty string: export BNB_CUDA_VERSION= If you use the manual override make sure the right libcudart.so is in your LD_LIBRARY_PATH For example by adding the following to your .bashrc: export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:<path_to_cuda_dir/lib64 Loading CUDA version: BNB_CUDA_VERSION=124 ================================================================================ warn((f'\n\n{"="*80}\n' False ===================================BUG REPORT=================================== /opt/conda/envs/llava-med/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/cuda_setup/main.py:166: UserWarning: Welcome to bitsandbytes. For bug reports, please run python -m bitsandbytes warn(msg) ================================================================================ /opt/conda/envs/llava-med/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/cuda_setup/main.py:166: UserWarning: /opt/conda/envs/llava-med did not contain ['libcudart.so', 'libcudart.so.11.0', 'libcudart.so.12.0'] as expected! Searching further paths... warn(msg) The following directories listed in your path were found to be non-existent: {PosixPath('/usr/local/nvidia/lib'), PosixPath('/container/ucx/lib64'), PosixPath('/usr/lib/libibverbs'), PosixPath('/usr/local/nvidia/lib64')} /opt/conda/envs/llava-med/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/cuda_setup/main.py:166: UserWarning: /usr/lib/libibverbs:/container/ucx/lib:/container/ucx/lib64:/container/ompi/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64 did not con

C:\Program Files\jqxxrj\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py:166: UserWarning: Welcome to bitsandbytes. For bug reports, please run python -m bitsandbytes warn(msg) C:\Program Files\jqxxrj\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py:166: UserWarning: C:\Program Files\jqxxrj did not contain ['libcudart.so', 'libcudart.so.11.0', 'libcudart.so.12.0'] as expected! Searching further paths... warn(msg) --------------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 1 ----> 1 import bitsandbytes as bnb 2 print(bnb.cuda_setup.main()) File C:\Program Files\jqxxrj\Lib\site-packages\bitsandbytes\__init__.py:6 1 # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. 2 # 3 # This source code is licensed under the MIT license found in the 4 # LICENSE file in the root directory of this source tree. ----> 6 from . import cuda_setup, utils, research 7 from .autograd._functions import ( 8 MatmulLtState, 9 bmm_cublas, (...) 13 matmul_4bit 14 ) 15 from .cextension import COMPILED_WITH_CUDA File C:\Program Files\jqxxrj\Lib\site-packages\bitsandbytes\research\__init__.py:1 ----> 1 from . import nn 2 from .autograd._functions import ( 3 switchback_bnb, 4 matmul_fp8_global, 5 matmul_fp8_mixed, 6 ) File C:\Program Files\jqxxrj\Lib\site-packages\bitsandbytes\research\nn\__init__.py:1 ----> 1 from .modules import LinearFP8Mixed, LinearFP8Global File C:\Program Files\jqxxrj\Lib\site-packages\bitsandbytes\research\nn\modules.py:8 5 from torch import Tensor, device, dtype, nn 7 import bitsandbytes as bnb ----> 8 from bitsandbytes.optim import GlobalOptimManager 9 from bitsandbytes.utils import OutlierTracer, find_outlier_dims 11 T = TypeVar("T", bound="torch.nn.Module") File C:\Program Files\jqxxrj\Lib\site-packages\bitsandby

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