序言
昨天葉凱浩空降（全馬241），降維打擊，10分24秒斷層奪冠。
夏瀟陽10分53秒絕殺小崔10分54秒第2，小崔第3，均配都在3’30"以內，即便我是去年巔峰期也很難跑出這種水平。我就知道他去年大一剛過來5000米校運會就能跑19分02秒，顯然天賦很好，只是沒想到這么快就已經把我都拉開這么多了。
我是第4個跑回田徑場，可惜最后100米被代陳一給反超，年輕人突出一個不講武德，我還以為是艾鑫追上來。11分44秒（3’32"+3’53"+3’54"+24.5"），均配只有3’46"，被前三慢了接近1分鐘，現在就算認真跑也只有這種水平咯，令人唏噓。
其實本來也就是拉亦童跑一跑的，實際上他最終也跑進了6分配，到今天已經能跑4K了，只要愿意，總還是能跑起來的，沒那么難。
題述
下面記錄的是與deepseek的對話，最近A800服務器被回收，日常不做人事，重回老破小的V100集群。之前因為集群有幾次磁盤出問題，無法寫入，home下好多自己的文件都被root權限接管，刪又刪不掉，關鍵還有一個venv也被接管，conda都remove不掉，只好重新安裝一遍conda了。
它給出的方案確實可行，我覺得是很有幫助。一個很好用的小trick，linux上nvcc -v以及nvidia -smi命令都行不通的話，ls /usr/local | grep cuda是很好用的辦法、
不得不說腰部以下的技術培訓機構差不多都可以出局了，大模型第一波打爛的就是教培的腿，盡管我還是無法去解釋模型為什么能夠如此正確，至少從表面上來看，它并不是想象中的那么機械，總還是能啟迪人做一些有趣的事情，大概算是有一點生動的吧。
值得關注的ICLR的BEST PAPER：AnyEdit: Edit Any Knowledge Encoded in Language Models，知識編輯，其實就是試圖去解釋了。
我對LLM可解釋的觀點是，目前想要解釋模型的每個參數顯然是不現實的，但至少我們應該想辦法解釋一些module，就像diffusers的U-Net的一些研究那樣，這樣的研究是有意義的。
但模型解釋又是一個悖論，它無可避免地帶來backdoor attack，安全性又受到威脅，如果我們為了安全似乎不該去解釋模型，模型越黑越好，這樣誰都不能走后門，眾生平等。
但是倘若不解釋，我們又很恐懼他的力量，不知這種力量從何而來，讓人更加感覺不安全。
令人費解。
或許應該用“他”，而不是“它”了。
文章目錄
- 序言
- 題述
- 問題一：conda權限問題
- 方案 1：請求管理員協助（推薦）
- 方案 2：個人安裝 MiniConda（無root權限）
- 方案 3：使用虛擬環境（如果基礎conda可用）
- 方案 4：使用 pip --user 安裝
- 建議：
- 問題二：安裝conda到用戶
- **步驟 1：下載 Anaconda 安裝腳本**
- **步驟 2：運行安裝腳本**
- **步驟 3：激活 Conda**
- **步驟 4：測試 Conda**
- **常見問題解決**
- **卸載方法**
- **總結**
- 問題三：conda install v.s. pip install
- **1. 核心原則**
- **2. 你的包列表分析**
- **3. 推薦安裝命令**
- **方案 1：混合安裝（最優靈活性）**
- **方案 2：純 Conda（穩定性優先）**
- **4. 關鍵注意事項**
- **5. 驗證安裝**
- **總結建議**
- 問題四：如何查看cuda的版本號？
- **方法 1：通過 `nvcc` 編譯器（最準確）**
- **方法 2：通過 `nvidia-smi`（驅動兼容版本）**
- **方法 3：檢查 CUDA 安裝路徑**
- **方法 4：查看動態庫版本**
- **方法 5：通過 PyTorch 驗證（間接確認）**
- **關鍵區別說明**
- **常見問題**
- **下一步建議**
- 問題五：cuda版本已查詢
- **1. 安裝 PyTorch（CUDA 11.3 版本）**
- **通過 Conda 安裝（推薦）**
- **通過 Pip 安裝**
- **2. 驗證 PyTorch 是否能識別 GPU**
- **3. 安裝其他依賴（vLLM 等）**
- **vLLM**
- **其他庫（無嚴格CUDA限制）**
- **4. 備選方案**
- **關鍵注意事項**
- **附：CUDA 11.3 兼容的 PyTorch 版本參考**
問題一：conda權限問題
我在linux服務器上工作，我是一個普通user，username是caoyang，home在 /nfsshare/caoyang下面，我發現conda命令安裝在 /nfsshare/apps/anaconda3/bin/conda，即受root權限約束，我現在無法通過conda命令創建環境以及安裝package，因為權限不夠。有何解決方案？
你在使用 conda 時遇到權限問題，因為 anaconda3 目錄歸 root 所有。以下是幾種解決方案：
方案 1：請求管理員協助（推薦）
最安全的方式是聯系服務器管理員：
- 請求將
/nfsshare/apps/anaconda3目錄的組權限改為可寫（例如chmod -R g+w） - 或將你的用戶加入有權限的組
- 或為你創建軟鏈接到有權限的目錄
方案 2：個人安裝 MiniConda（無root權限）
# 下載 Miniconda（選擇適合的版本）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh# 安裝到你的home目錄
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /nfsshare/caoyang/miniconda3# 初始化conda
/nfsshare/caoyang/miniconda3/bin/conda init bash# 重新加載配置
source ~/.bashrc
方案 3：使用虛擬環境（如果基礎conda可用）
# 創建環境時指定有權限的目錄
conda create --prefix /nfsshare/caoyang/my_env python=3.8# 激活時指定完整路徑
conda activate /nfsshare/caoyang/my_env
方案 4：使用 pip --user 安裝
# 在已有Python環境中使用
pip install --user package_name
建議：
- 優先選擇方案2，完全獨立且不會影響他人
- 安裝后建議在
.bashrc添加：export PATH="/nfsshare/caoyang/miniconda3/bin:$PATH" - 如果空間有限，可以定期清理緩存：
conda clean --all
這些方案都能避免需要root權限的問題。根據你的具體需求（是否需要特定版本的conda、是否允許自行安裝等）選擇最適合的方式。
問題二：安裝conda到用戶
如果我想給自己安裝anaconda3呢？
這里我想給自己安裝，因為像pip install可以添加--user的參數來指定安裝到用戶，但是conda似乎就不行，其實這里我也想過如果我給自己再安裝一個conda是不是會跟外面root下面的conda沖突呢？不過好像并沒有這個問題
如果你想在 Linux 服務器上以普通用戶身份（無 root 權限）安裝 Anaconda3，可以按照以下步驟操作，所有文件都會安裝到你的 home 目錄（如 /nfsshare/caoyang/），不會涉及系統目錄，因此不需要管理員權限。
步驟 1：下載 Anaconda 安裝腳本
進入你的 home 目錄，然后下載最新版 Anaconda（Linux 64 位版本）：
cd ~ # 進入你的 home 目錄
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
（如果網絡較慢，可以嘗試用 curl -O 或找國內鏡像源）
步驟 2：運行安裝腳本
bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
（替換成你下載的實際文件名）
安裝過程會詢問：
- 按
Enter查看許可協議，然后輸入yes同意。 - 安裝路徑：默認會安裝到
~/anaconda3（即/nfsshare/caoyang/anaconda3），直接按Enter確認。- 如果希望自定義路徑（如
/nfsshare/caoyang/my_anaconda3），可以手動輸入。
- 如果希望自定義路徑（如
- 是否初始化 Conda：輸入
yes，這樣會自動將 Conda 添加到你的~/.bashrc。
步驟 3：激活 Conda
安裝完成后，重新加載 shell 配置：
source ~/.bashrc
現在你的命令行前會出現 (base)，表示 Conda 基礎環境已激活。
步驟 4：測試 Conda
conda --version # 查看 Conda 版本
conda create -n test_env python=3.9 # 創建一個新環境
conda activate test_env # 激活環境
如果一切正常，說明安裝成功！
常見問題解決
-
conda命令未找到- 如果安裝時沒有選擇自動初始化，需要手動將 Conda 加入
PATH。在~/.bashrc末尾添加：export PATH="/nfsshare/caoyang/anaconda3/bin:$PATH" - 然后運行
source ~/.bashrc。
- 如果安裝時沒有選擇自動初始化，需要手動將 Conda 加入
-
磁盤空間不足
- Anaconda 較大（約 3GB+），如果 home 目錄空間有限，可以：
- 安裝 Miniconda（精簡版，僅包含 Conda + Python）。
- 安裝后定期清理緩存：
conda clean --all。
- Anaconda 較大（約 3GB+），如果 home 目錄空間有限，可以：
-
安裝包時權限錯誤
- 確保所有操作在你的 home 目錄下進行，不要嘗試寫入系統目錄（如
/opt或/usr/local）。
- 確保所有操作在你的 home 目錄下進行，不要嘗試寫入系統目錄（如
卸載方法
如果想卸載，直接刪除整個 Anaconda 目錄即可：
rm -rf ~/anaconda3 # 或你自定義的安裝路徑
然后清理 ~/.bashrc 中相關的 Conda 初始化代碼。
總結
- 優點：完全獨立，不依賴系統權限，可以自由管理環境和包。
- 缺點：占用個人存儲空間（Anaconda 較大，Miniconda 更輕量）。
- 推薦：如果不需要 Anaconda 的全部科學計算包，可以改用 Miniconda（安裝方式類似，但更節省空間）。
如果有其他問題，歡迎繼續提問！
問題三：conda install v.s. pip install
我已經安裝好了anaconda3，執行which conda顯示的路徑也是在我的home下的路徑。我創建了一個環境
conda create --name llm312 python=3.12，現在我激活環境后conda activate llm312，我需要安裝vllm，transformers，torch，accelerate，trl，peft等一系列庫，你覺得是用conda install更適合，還是pip install更適合？
在你的情況下，選擇 conda install 還是 pip install 取決于幾個關鍵因素（尤其是涉及 GPU 加速的 PyTorch 和 vLLM）。以下是詳細分析和建議：
1. 核心原則
- 優先用
conda install：如果 Conda 官方倉庫（defaults或conda-forge）有該包，且版本符合需求。 - 退而用
pip install：當 Conda 沒有該包，或需要更靈活的版本控制（如 PyTorch 的特定 CUDA 版本）。
2. 你的包列表分析
| 包名 | 推薦安裝方式 | 原因說明 |
|---|---|---|
| torch | conda install | Conda 預編譯的 PyTorch 通常與 CUDA/cuDNN 兼容性更好（如 conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia） |
| vLLM | pip install | Conda 無官方包，PyPI 版本更新更快（需確保 PyTorch CUDA 版本匹配） |
| transformers | 均可 | Conda-forge 有該包（conda install -c conda-forge transformers），但 PyPI 更新更快 |
| accelerate | pip install | Conda 版本可能滯后，PyPI 更新更及時 |
| trl | pip install | Conda 無官方包 |
| peft | pip install | Conda 無官方包 |
3. 推薦安裝命令
方案 1：混合安裝（最優靈活性）
conda activate llm312# 1. 優先用conda安裝PyTorch（確保CUDA兼容性）
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia# 2. 剩余包用pip安裝
pip install vllm transformers accelerate trl peft
方案 2：純 Conda（穩定性優先）
conda install -c conda-forge pytorch torchvision torchaudio # Conda-forge的PyTorch
conda install -c conda-forge transformers
pip install vllm accelerate trl peft # 無法用Conda的包
4. 關鍵注意事項
-
CUDA 版本對齊：
- 運行
nvcc --version或nvidia-smi查看服務器 CUDA 版本。 - PyTorch 的 Conda 和 Pip 版本必須匹配該 CUDA 版本（如
pytorch-cuda=12.1或pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121）。
- 運行
-
依賴沖突處理：
- 如果混用 Conda 和 Pip 后出現沖突，優先用 Conda 創建干凈環境：
conda create -n llm312_clean python=3.12 conda activate llm312_clean conda install pytorch... # 先用Conda裝核心包 pip install ... # 再用Pip裝剩余包
- 如果混用 Conda 和 Pip 后出現沖突，優先用 Conda 創建干凈環境：
-
虛擬環境隔離：
- 為不同項目創建獨立環境（如
llm312專用于大模型），避免包沖突。
- 為不同項目創建獨立環境（如
5. 驗證安裝
# 檢查PyTorch是否能識別GPU
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"# 檢查vLLM等是否可導入
python -c "from vllm import LLM; print('vLLM OK')"
總結建議
- 推薦方案 1（混合安裝）：用 Conda 管理 PyTorch 和基礎包，Pip 安裝其他庫。
- 如果遇到問題，可以嘗試：
- 使用
conda list和pip list對比包來源。 - 清理緩存后重試：
conda clean --all && pip cache purge。
- 使用
如果需要更精確的版本號（如特定 CUDA 的 PyTorch），可以告訴我服務器環境細節，我會提供定制命令。
問題四：如何查看cuda的版本號？
如何查看cuda的版本號？
此時需要確定版本號安裝torch
在 Linux 服務器上，可以通過以下幾種方法查看 CUDA 版本號（適用于 NVIDIA GPU 環境）：
方法 1：通過 nvcc 編譯器（最準確）
運行以下命令查看 CUDA 編譯器版本：
nvcc --version
輸出示例：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler
release 11.8, V11.8.89
Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0
這里 CUDA 版本是 11.8。
?? 如果提示
nvcc: command not found，說明 CUDA Toolkit 未安裝或未加入PATH，嘗試其他方法。
方法 2：通過 nvidia-smi（驅動兼容版本）
運行以下命令查看 GPU 驅動支持的 CUDA 版本：
nvidia-smi
輸出示例：
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.85.12 Driver Version: 525.85.12 CUDA Version: 12.0 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA A100 80G... On | 00000000:00:1B.0 Off | 0 |
| N/A 35C P0 50W / 300W | 0MiB / 81920MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
這里 CUDA Version: 12.0 表示驅動支持的最高 CUDA 版本（但實際安裝的 CUDA Toolkit 版本可能更低，需用 nvcc 確認）。
方法 3：檢查 CUDA 安裝路徑
如果 CUDA Toolkit 已安裝，可以通過路徑推斷版本：
ls /usr/local | grep cuda
輸出示例：
cuda
cuda-11.8
這里 cuda-11.8 表示安裝了 CUDA 11.8。
方法 4：查看動態庫版本
cat /usr/local/cuda/version.txt # 舊版CUDA
或
cat /usr/local/cuda/version.json # 新版CUDA
方法 5：通過 PyTorch 驗證（間接確認）
如果你已安裝 PyTorch，可以運行 Python 代碼檢查：
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
輸出示例：
11.8
關鍵區別說明
| 方法 | 實際含義 | 用途 |
|---|---|---|
nvcc --version | 實際安裝的 CUDA Toolkit 版本 | 開發時需匹配此版本（如編譯代碼） |
nvidia-smi | 驅動支持的最高 CUDA 版本 | 運行 CUDA 程序時的兼容性參考 |
| PyTorch 輸出的版本 | PyTorch 構建時使用的 CUDA 版本 | 確保 PyTorch 能調用 GPU |
常見問題
-
nvcc和nvidia-smi版本不一致？- 這是正常現象，只要 Toolkit 版本 ≤ 驅動支持的版本即可（例如
nvcc顯示 11.8，nvidia-smi顯示 12.0 是兼容的）。
- 這是正常現象，只要 Toolkit 版本 ≤ 驅動支持的版本即可（例如
-
如何安裝
nvcc？- 需完整安裝 CUDA Toolkit（從 NVIDIA 官網下載），或讓管理員安裝。
-
服務器沒有 GPU 怎么辦？
- 運行
nvidia-smi會提示No devices found，此時無法使用 CUDA。
- 運行
下一步建議
根據查到的 CUDA 版本，安裝對應版本的 PyTorch 和 vLLM：
# 例如 CUDA 11.8
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
pip install vllm -U # vLLM 會自動匹配PyTorch的CUDA版本
如果需要更具體的幫助，請提供你的 nvcc --version 和 nvidia-smi 輸出結果！
問題五：cuda版本已查詢
我查看到cuda版本只有11.3，應該如何安裝torch？
此時我是發現直接把它上面給的conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia中的11.8改成11.3并不能找到正確的版本。
如果服務器上的 CUDA 版本是 11.3，你需要安裝與之兼容的 PyTorch 版本。以下是具體步驟和注意事項：
1. 安裝 PyTorch（CUDA 11.3 版本）
通過 Conda 安裝（推薦）
conda activate llm312 # 激活你的環境
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
- 這會自動安裝與 CUDA 11.3 兼容的 PyTorch 版本。
- 如果下載慢，可以嘗試添加國內鏡像源（如清華源）。
通過 Pip 安裝
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
cu113表示 CUDA 11.3 的預編譯版本。
2. 驗證 PyTorch 是否能識別 GPU
安裝完成后，運行以下命令檢查：
python -c "import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}'); print(f'CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'CUDA版本: {torch.version.cuda}')"
期望輸出：
PyTorch版本: 2.0.1+cu113 # 版本可能不同，但應有`cu113`后綴
CUDA可用: True
CUDA版本: 11.3
如果 CUDA可用: False，說明安裝的 PyTorch 與 CUDA 11.3 不匹配，需重新安裝。
3. 安裝其他依賴（vLLM 等）
由于 CUDA 11.3 較舊，部分庫（如 vLLM）可能需要更高版本的 CUDA。以下是兼容性建議：
vLLM
- vLLM 官方要求 CUDA ≥ 11.8，但可嘗試手動安裝舊版：
如果失敗，可能需要從源碼編譯或放棄使用 vLLM。pip install vllm==0.2.0 # 指定舊版本，可能兼容CUDA 11.3
其他庫（無嚴格CUDA限制）
pip install transformers accelerate peft trl
4. 備選方案
如果 PyTorch 或其他庫因 CUDA 11.3 限制無法運行：
- 請求管理員升級 CUDA（如升級到 11.8 或 12.x）。
- 使用 CPU 版 PyTorch（不推薦，性能極低）：
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch - 改用 Docker 容器（需管理員支持）：
# 使用預裝高版本CUDA的容器 docker run --gpus all -it pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime
關鍵注意事項
- 嚴格匹配 CUDA 版本：PyTorch、CUDA Toolkit、NVIDIA 驅動三者需兼容。
- 可通過 PyTorch 官方頁面 查找歷史版本。
- 環境隔離：建議為不同 CUDA 版本創建獨立 Conda 環境。
- 錯誤排查：
- 如果
import torch報錯，嘗試重新安裝或檢查LD_LIBRARY_PATH是否包含 CUDA 庫路徑（如/usr/local/cuda-11.3/lib64）。
- 如果
附：CUDA 11.3 兼容的 PyTorch 版本參考
| PyTorch 版本 | 安裝命令（Conda） | 安裝命令（Pip） |
|---|---|---|
| 1.12.1 | conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch | pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 |
| 2.0.1 | conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 cudatoolkit=11.3 -c pytorch | pip install torch==2.0.1+cu113 torchvision==0.15.2+cu113 torchaudio==2.0.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 |
如有其他問題，請提供具體的錯誤信息（如 nvidia-smi 和 nvcc --version 的完整輸出），我會進一步幫你分析！
 2025年4月27日19:23:32)
