大模型常见依赖库的安装问题汇总

大模型常见依赖库的安装问题汇总

安装前须知：

最好使用conda 创建虚拟环境,使用方法

conda create -n venv_name python=3.10
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

创建后，使用以下两条命令确保 当前使用的 pip是虚拟环境下的，不然有可能会造成冲突

which python
which pip 
python -m pip  #此命令是确保使用虚拟环境下的pip 

transformers 安装

这个库比较好安装，它不依赖torch

accelerate 安装

一般在加载模型如果使用 device_map = “auto” 时会用到，这个库的作用是用来加速训练的，在安装它之前最好先安装torch,不然也会自动下载最新torch版本

torch 库安装

安装链接，从torch2.0后，在安装时会自动安装nvidia runtime，避免用户手动安装 CUDA ToolKits和配置环境变量

如果需要自定义CUDA开发、某些第三方库依赖CUDA编译等情况需要额外安装CUDA ToolKit

*Note:我自己测试中发现，我在已经安装完CUDA ToolKits=11.8的情况下，直接使用命令，会自动下载cuda12的运行库，如下图。这种情况下也能正常运行，原因见下图chatgpt的回答。

pip install torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 

autoawq 安装

量化库一般依赖当前cuda、torch版本以及GPU型号、GPU计算能力，这里推荐两种安装方式

1. 使用源码编译安装，在安装时需要修改setup.py 里依赖，不然有可能会自动下载最新的torch
2. 第二种 下载whl文件这里，whl文件是根据特定版本编译好的，对应版本安装就行，如果whl依赖别的库，可以使用事先安装好，在使用命令
3. 可以看到我这里是安装的autoawq是基于cuda11.8编译的,也能够正常运行，原因见下图

pip install --no-deps ./autoawq-0.2.5+cu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl  #安装时不下载依赖库

flash-atten2 安装

AutoGPTQ 安装

pip install auto-gptq==0.6.0