llama-factory部署CUDA12.4
时间: 2025-06-01 17:13:47 浏览: 21
### 配置和部署 CUDA 12.4 在 LLaMA-Factory 中的指南
为了在 LLaMA-Factory 项目中配置和部署 CUDA 12.4,需要确保安装了正确的 PyTorch 版本以及相关依赖项。以下是具体操作方法:
#### 安装 LLaMA-Factory 和其依赖
首先,克隆 LLaMA-Factory 仓库并安装其依赖项。这可以通过以下命令完成:
```bash
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e ".[torch,metrics]"
```
上述步骤将确保 LLaMA-Factory 的核心功能及其依赖项被正确安装[^2]。
#### 安装支持 CUDA 12.4 的 PyTorch 版本
为了适配 CUDA 12.4,需要安装与之兼容的 PyTorch 版本。根据官方文档,可以运行以下命令以安装支持 CUDA 12.4 的 PyTorch 版本:
```bash
pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
```
此命令将从指定的 PyTorch 存储库下载并安装支持 CUDA 12.4 的 PyTorch 软件包[^3]。
#### 验证安装的 CUDA 和 PyTorch 版本
安装完成后,可以通过以下代码验证当前系统中的 PyTorch 和 CUDA 版本是否匹配:
```python
import torch
print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")
print(f"Is CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
```
如果输出显示 `CUDA version` 为 12.4 且 `Is CUDA available` 返回 `True`,则表明安装成功[^3]。
#### 配置 GPU 可见性(可选)
如果需要指定使用特定的 GPU(例如仅使用第一个 GPU),可以在运行脚本之前设置环境变量:
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
```
之后,启动 LLaMA-Factory 的 WebChat 模块时,系统将仅识别并使用指定的 GPU[^1]。
---
### 注意事项
1. 确保本地已安装 NVIDIA 驱动程序,并且其版本与 CUDA 12.4 兼容。
2. 如果系统中存在多个 CUDA 版本,请确保 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量指向正确的 CUDA 12.4 路径。
3. 对于 Linux 用户,可能需要额外配置 ROCM 或其他硬件加速工具链,但这些通常不与 CUDA 共存。
---
阅读全文
相关推荐

















