llama-factory部署微调 cuda
时间: 2025-03-05 22:37:37 浏览: 60
### 关于在 LLaMA-Factory 中使用 CUDA 进行部署和微调
为了确保能够在 LLaMA-Factory 中利用 CUDA 加速模型训练和推理过程,需确认 PyTorch 已正确配置 GPU 支持。这可以通过检查 `torch.cuda.is_available()` 函数返回的结果来验证[^3]。
#### 安装支持 CUDA 的 PyTorch 版本
对于希望启用 CUDA 功能的情况,建议通过 Conda 渠道安装带有 CUDA 后端的 PyTorch:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
```
上述命令会自动处理依赖关系并下载适合当前环境设置的版本[^1]。
#### 设置 Python 虚拟环境与项目依赖项
创建专门用于运行 LLaMA-Factory 的虚拟环境,并激活该环境后执行必要的包安装操作:
```bash
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
conda create -n llama_factory python=3.10
conda activate llama_factory
cd LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -e .[metrics]
```
这些步骤能够保证所有必需库都已就绪,特别是那些对性能至关重要的部分如 NumPy 或 SciPy 等科学计算工具以及特定硬件加速的支持组件[^2]。
#### 验证 CUDA 可用性
完成以上准备工作之后,在启动任何涉及深度学习的任务之前,应该再次测试系统是否成功识别到可用的 NVIDIA 显卡设备:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.__version__)
```
如果一切正常,则应看到类似于下面的信息输出:
- `True` 表明存在至少一块兼容 CUDA 技术的图形处理器;
- 正整数表示实际连接至主机上的 GPU 数量;
- 带有 cuda 字样的 PyTorch 库版本号说明已经加载了具备 GPU 加速特性的实现方式。
一旦确认无误就可以继续按照官方文档指示开展后续工作流程,比如数据预处理、定义网络结构参数调整策略直至最终开始训练循环迭代优化目标函数求解最优权重向量等环节。
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