从零训练AI一环境搭建 (开发环境+必要依赖-windows版)

安装python3 忽略

详细可看 https://liaoxuefeng.com/books/python/install/index.html

安装开发工具 PyCharm 忽略

详细可看 https://www.jetbrains.com/pycharm

安装Anaconda

推荐使用 Anaconda 来管理 Python 环境，它可以帮你避免很多依赖库之间的冲突问题
https://www.anaconda.com/download/success
推荐下载Anaconda Distribution 开箱即用

• ✅ 勾选 Create shortcuts...（方便启动）
• □ 不勾选 Add Anaconda3 to my PATH...（避免冲突）
• ✅ 勾选 Register Anaconda3 as my default Python 3.13（方便编辑器识别）
• ✅ 勾选 Clear the package cache upon completion（节省磁盘空间）

PyCharm 和 Anaconda 集成创建项目

类似 conda create -n llm-cpu python=3.10 创建虚拟环境

进项目的终端后 (learn-LLM-1) PS D:\self_python_project\learn-LLM\learn-LLM>

(learn-LLM-1)标明已经在虚拟环境

安装 PyTorch (CPU 版本)

https://pytorch.org/get-started/locally/#windows-installation

项目终端执行安装命令: (learn-LLM-1) PS D:\self_python_project\learn-LLM\learn-LLM> pip3 install torch torchvision

• 验证是否安装成功

终端输入 python

然后输入以下代码:

import torch 
x = torch.rand(5, 3) 
print(x)

正确输出是:

>>> import torch 
>>> x = torch.rand(5, 3) 
>>> print(x)
tensor([[0.4992, 0.6441, 0.3963],
     [0.7893, 0.0457, 0.7618],
     [0.1708, 0.4259, 0.8367],
     [0.5595, 0.0503, 0.6162],
     [0.7917, 0.3353, 0.9180]])
>>>

此外，要检查您的 GPU 驱动程序和 CUDA 是否已启用并且可通过 PyTorch 访问，请运行以下命令以返回 CUDA 驱动程序是否已启用的结果：

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
False

我这里上面选择下载, 使用的不是显卡方式, 所以是false

安装其他必要的库:

我们还需要一些其他的库来帮助我们处理数据和模型。

(learn-LLM-1) PS D:\self_python_project\learn-LLM\learn-LLM> pip install transformers datasets numpy jupyterlab

• transformers: Hugging Face 提供的库，包含了大量预训练模型和工具。
• datasets: 方便我们加载和处理数据集。
• numpy: Python 科学计算的基础库。
• jupyterlab: 一个交互式的编程环境，非常适合学习和实验。

安装完成就已经搭建好训练AI的环境了

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