前言
大模型的学习不仅仅是模型的组建、分析等，还需要有好的运行平台。在学习之余，能动手进行编写与训练自己理解的模型，将理论转化为实际落地才能有助于能力的提高。
工具准备
通常工具配置：Anaconda+CUDA+Pycharm+Pytorch 现有电脑是1060显卡，8G内存。 安装版本：python2.3.1+Anaconda官网最新+CUDA11.8+Pycharm2024.2.1
在安装过程中，无脑找了一堆教材进行学习安装，建议大家在安装前还是需要查询自己的显卡对应的CUDA配置，在寻找完这个安装包后再安装，事半功倍！
Anaconda
认准安装链接：www.anaconda.com/installatio…
不要一些链接误导了！
在官网下载好安装包，然后一路next，就安装成功啦！
这里需要花点时间，请耐心等待！
安装完成，就会是上图的样子！
验证安装是否成功
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Win+R：输入cmd
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conda --version
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python --version
CUDA
下载后对应的CUDA版本后，就直接安装，一路next就好了！
Pytorch
使用Anaconda Prompt创建虚拟环境：
conda create -n pytorchxx.xx.xx python=3.9
中间会询问y/n，请输入y 使用前请激活一下环境，再使用。
conda activate pytorchxx.xx.xx
激活后，安装pytorch。
conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
检查是否安装成功
使用Anaconda Prompt进行安装是否成功的检查：
- 激活环境：conda activate pytorchxx.xx.xx
- 输入python
- 输入import torch
- 输入print(torch.cuda.is_available()) 回复True
Pycharm
pycharm只需要一直next就可以了。记住勾选"Create Desktop Shortcut"、"Add launchers dir to the PATH"、".py"文件关联。
配置环境
之前已经安装好pytorch，那么需要在编译器中将虚拟环境进行加载，这样后续代码就可以使用对应的环境！
这里不要新建，直接点击现有。
在这里找到envs中的python.exe文件，系统会自动识别出来。
安装坑
在安装前，电脑里就有pyqt的miniconda环境，在安装时，想省力，直接在pyqt的环境中直接安装，但是一直装不上去。建议最好卸干净miniconda！因为重新下载anaconda，在anaconda安装后，不小心进入miniconda的安装平台，导致一次次安装失败，哪怕把envs都删除干净都没有用。两者的虚拟环境都在一个位置，但是安装平台不同也会有影响。
总结
简单的将学习工具准备好，下一步就是开干！！！
