序言
昨天叶凯浩空降（全马241），降维打击，10分24秒断层夺冠。
夏潇阳10分53秒绝杀小崔10分54秒第2，小崔第3，均配都在3’30"以内，即便我是去年巅峰期也很难跑出这种水平。我就知道他去年大一刚过来5000米校运会就能跑19分02秒，显然天赋很好，只是没想到这么快就已经把我都拉开这么多了。
我是第4个跑回田径场，可惜最后100米被代陈一给反超，年轻人突出一个不讲武德，我还以为是艾鑫追上来。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分钟，现在就算认真跑也只有这种水平咯，令人唏嘘。
其实本来也就是拉亦童跑一跑的，实际上他最终也跑进了6分配，到今天已经能跑4K了，只要愿意，总还是能跑起来的，没那么难。
题述
下面记录的是与deepseek的对话，最近A800服务器被回收，日常不做人事，重回老破小的V100集群。之前因为集群有几次磁盘出问题，无法写入，home下好多自己的文件都被root权限接管，删又删不掉，关键还有一个venv也被接管，conda都remove不掉，只好重新安装一遍conda了。
它给出的方案确实可行，我觉得是很有帮助。一个很好用的小trick，linux上nvcc -v以及nvidia -smi命令都行不通的话，ls /usr/local | grep cuda是很好用的办法、
不得不说腰部以下的技术培训机构差不多都可以出局了，大模型第一波打烂的就是教培的腿，尽管我还是无法去解释模型为什么能够如此正确，至少从表面上来看，它并不是想象中的那么机械，总还是能启迪人做一些有趣的事情，大概算是有一点生动的吧。
值得关注的ICLR的BEST PAPER：AnyEdit: Edit Any Knowledge Encoded in Language Models，知识编辑，其实就是试图去解释了。
我对LLM可解释的观点是，目前想要解释模型的每个参数显然是不现实的，但至少我们应该想办法解释一些module，就像diffusers的U-Net的一些研究那样，这样的研究是有意义的。
但模型解释又是一个悖论，它无可避免地带来backdoor attack，安全性又受到威胁，如果我们为了安全似乎不该去解释模型，模型越黑越好，这样谁都不能走后门，众生平等。
但是倘若不解释，我们又很恐惧他的力量，不知这种力量从何而来，让人更加感觉不安全。
令人费解。
或许应该用“他”，而不是“它”了。
文章目录
- 序言
- 题述
- 问题一：conda权限问题
- 方案 1：请求管理员协助（推荐）
- 方案 2：个人安装 MiniConda（无root权限）
- 方案 3：使用虚拟环境（如果基础conda可用）
- 方案 4：使用 pip --user 安装
- 建议：
- 问题二：安装conda到用户
- **步骤 1：下载 Anaconda 安装脚本**
- **步骤 2：运行安装脚本**
- **步骤 3：激活 Conda**
- **步骤 4：测试 Conda**
- **常见问题解决**
- **卸载方法**
- **总结**
- 问题三：conda install v.s. pip install
- **1. 核心原则**
- **2. 你的包列表分析**
- **3. 推荐安装命令**
- **方案 1：混合安装（最优灵活性）**
- **方案 2：纯 Conda（稳定性优先）**
- **4. 关键注意事项**
- **5. 验证安装**
- **总结建议**
- 问题四：如何查看cuda的版本号？
- **方法 1：通过 `nvcc` 编译器（最准确）**
- **方法 2：通过 `nvidia-smi`（驱动兼容版本）**
- **方法 3：检查 CUDA 安装路径**
- **方法 4：查看动态库版本**
- **方法 5：通过 PyTorch 验证（间接确认）**
- **关键区别说明**
- **常见问题**
- **下一步建议**
- 问题五：cuda版本已查询
- **1. 安装 PyTorch（CUDA 11.3 版本）**
- **通过 Conda 安装（推荐）**
- **通过 Pip 安装**
- **2. 验证 PyTorch 是否能识别 GPU**
- **3. 安装其他依赖（vLLM 等）**
- **vLLM**
- **其他库（无严格CUDA限制）**
- **4. 备选方案**
- **关键注意事项**
- **附：CUDA 11.3 兼容的 PyTorch 版本参考**
问题一：conda权限问题
我在linux服务器上工作，我是一个普通user，username是caoyang，home在 /nfsshare/caoyang下面，我发现conda命令安装在 /nfsshare/apps/anaconda3/bin/conda，即受root权限约束，我现在无法通过conda命令创建环境以及安装package，因为权限不够。有何解决方案？
你在使用 conda 时遇到权限问题，因为 anaconda3 目录归 root 所有。以下是几种解决方案：
方案 1：请求管理员协助（推荐）
最安全的方式是联系服务器管理员：
- 请求将
/nfsshare/apps/anaconda3目录的组权限改为可写（例如chmod -R g+w） - 或将你的用户加入有权限的组
- 或为你创建软链接到有权限的目录
方案 2：个人安装 MiniConda（无root权限）
# 下载 Miniconda（选择适合的版本）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh# 安装到你的home目录
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /nfsshare/caoyang/miniconda3# 初始化conda
/nfsshare/caoyang/miniconda3/bin/conda init bash# 重新加载配置
source ~/.bashrc
方案 3：使用虚拟环境（如果基础conda可用）
# 创建环境时指定有权限的目录
conda create --prefix /nfsshare/caoyang/my_env python=3.8# 激活时指定完整路径
conda activate /nfsshare/caoyang/my_env
方案 4：使用 pip --user 安装
# 在已有Python环境中使用
pip install --user package_name
建议：
- 优先选择方案2，完全独立且不会影响他人
- 安装后建议在
.bashrc添加：export PATH="/nfsshare/caoyang/miniconda3/bin:$PATH" - 如果空间有限，可以定期清理缓存：
conda clean --all
这些方案都能避免需要root权限的问题。根据你的具体需求（是否需要特定版本的conda、是否允许自行安装等）选择最适合的方式。
问题二：安装conda到用户
如果我想给自己安装anaconda3呢？
这里我想给自己安装，因为像pip install可以添加--user的参数来指定安装到用户，但是conda似乎就不行，其实这里我也想过如果我给自己再安装一个conda是不是会跟外面root下面的conda冲突呢？不过好像并没有这个问题
如果你想在 Linux 服务器上以普通用户身份（无 root 权限）安装 Anaconda3，可以按照以下步骤操作，所有文件都会安装到你的 home 目录（如 /nfsshare/caoyang/），不会涉及系统目录，因此不需要管理员权限。
步骤 1：下载 Anaconda 安装脚本
进入你的 home 目录，然后下载最新版 Anaconda（Linux 64 位版本）：
cd ~ # 进入你的 home 目录
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
（如果网络较慢，可以尝试用 curl -O 或找国内镜像源）
步骤 2：运行安装脚本
bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
（替换成你下载的实际文件名）
安装过程会询问：
- 按
Enter查看许可协议，然后输入yes同意。 - 安装路径：默认会安装到
~/anaconda3（即/nfsshare/caoyang/anaconda3），直接按Enter确认。- 如果希望自定义路径（如
/nfsshare/caoyang/my_anaconda3），可以手动输入。
- 如果希望自定义路径（如
- 是否初始化 Conda：输入
yes，这样会自动将 Conda 添加到你的~/.bashrc。
步骤 3：激活 Conda
安装完成后，重新加载 shell 配置：
source ~/.bashrc
现在你的命令行前会出现 (base)，表示 Conda 基础环境已激活。
步骤 4：测试 Conda
conda --version # 查看 Conda 版本
conda create -n test_env python=3.9 # 创建一个新环境
conda activate test_env # 激活环境
如果一切正常，说明安装成功！
常见问题解决
-
conda命令未找到- 如果安装时没有选择自动初始化，需要手动将 Conda 加入
PATH。在~/.bashrc末尾添加：export PATH="/nfsshare/caoyang/anaconda3/bin:$PATH" - 然后运行
source ~/.bashrc。
- 如果安装时没有选择自动初始化，需要手动将 Conda 加入
-
磁盘空间不足
- Anaconda 较大（约 3GB+），如果 home 目录空间有限，可以：
- 安装 Miniconda（精简版，仅包含 Conda + Python）。
- 安装后定期清理缓存：
conda clean --all。
- Anaconda 较大（约 3GB+），如果 home 目录空间有限，可以：
-
安装包时权限错误
- 确保所有操作在你的 home 目录下进行，不要尝试写入系统目录（如
/opt或/usr/local）。
- 确保所有操作在你的 home 目录下进行，不要尝试写入系统目录（如
卸载方法
如果想卸载，直接删除整个 Anaconda 目录即可：
rm -rf ~/anaconda3 # 或你自定义的安装路径
然后清理 ~/.bashrc 中相关的 Conda 初始化代码。
总结
- 优点：完全独立，不依赖系统权限，可以自由管理环境和包。
- 缺点：占用个人存储空间（Anaconda 较大，Miniconda 更轻量）。
- 推荐：如果不需要 Anaconda 的全部科学计算包，可以改用 Miniconda（安装方式类似，但更节省空间）。
如果有其他问题，欢迎继续提问！
问题三：conda install v.s. pip install
我已经安装好了anaconda3，执行which conda显示的路径也是在我的home下的路径。我创建了一个环境
conda create --name llm312 python=3.12，现在我激活环境后conda activate llm312，我需要安装vllm，transformers，torch，accelerate，trl，peft等一系列库，你觉得是用conda install更适合，还是pip install更适合？
在你的情况下，选择 conda install 还是 pip install 取决于几个关键因素（尤其是涉及 GPU 加速的 PyTorch 和 vLLM）。以下是详细分析和建议：
1. 核心原则
- 优先用
conda install：如果 Conda 官方仓库（defaults或conda-forge）有该包，且版本符合需求。 - 退而用
pip install：当 Conda 没有该包，或需要更灵活的版本控制（如 PyTorch 的特定 CUDA 版本）。
2. 你的包列表分析
| 包名 | 推荐安装方式 | 原因说明 |
|---|---|---|
| torch | conda install | Conda 预编译的 PyTorch 通常与 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 无官方包，PyPI 版本更新更快（需确保 PyTorch CUDA 版本匹配） |
| transformers | 均可 | Conda-forge 有该包（conda install -c conda-forge transformers），但 PyPI 更新更快 |
| accelerate | pip install | Conda 版本可能滞后，PyPI 更新更及时 |
| trl | pip install | Conda 无官方包 |
| peft | pip install | Conda 无官方包 |
3. 推荐安装命令
方案 1：混合安装（最优灵活性）
conda activate llm312# 1. 优先用conda安装PyTorch（确保CUDA兼容性）
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia# 2. 剩余包用pip安装
pip install vllm transformers accelerate trl peft
方案 2：纯 Conda（稳定性优先）
conda install -c conda-forge pytorch torchvision torchaudio # Conda-forge的PyTorch
conda install -c conda-forge transformers
pip install vllm accelerate trl peft # 无法用Conda的包
4. 关键注意事项
-
CUDA 版本对齐：
- 运行
nvcc --version或nvidia-smi查看服务器 CUDA 版本。 - PyTorch 的 Conda 和 Pip 版本必须匹配该 CUDA 版本（如
pytorch-cuda=12.1或pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121）。
- 运行
-
依赖冲突处理：
- 如果混用 Conda 和 Pip 后出现冲突，优先用 Conda 创建干净环境：
conda create -n llm312_clean python=3.12 conda activate llm312_clean conda install pytorch... # 先用Conda装核心包 pip install ... # 再用Pip装剩余包
- 如果混用 Conda 和 Pip 后出现冲突，优先用 Conda 创建干净环境：
-
虚拟环境隔离：
- 为不同项目创建独立环境（如
llm312专用于大模型），避免包冲突。
- 为不同项目创建独立环境（如
5. 验证安装
# 检查PyTorch是否能识别GPU
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"# 检查vLLM等是否可导入
python -c "from vllm import LLM; print('vLLM OK')"
总结建议
- 推荐方案 1（混合安装）：用 Conda 管理 PyTorch 和基础包，Pip 安装其他库。
- 如果遇到问题，可以尝试：
- 使用
conda list和pip list对比包来源。 - 清理缓存后重试：
conda clean --all && pip cache purge。
- 使用
如果需要更精确的版本号（如特定 CUDA 的 PyTorch），可以告诉我服务器环境细节，我会提供定制命令。
问题四：如何查看cuda的版本号？
如何查看cuda的版本号？
此时需要确定版本号安装torch
在 Linux 服务器上，可以通过以下几种方法查看 CUDA 版本号（适用于 NVIDIA GPU 环境）：
方法 1：通过 nvcc 编译器（最准确）
运行以下命令查看 CUDA 编译器版本：
nvcc --version
输出示例：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler
release 11.8, V11.8.89
Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0
这里 CUDA 版本是 11.8。
⚠️ 如果提示
nvcc: command not found，说明 CUDA Toolkit 未安装或未加入PATH，尝试其他方法。
方法 2：通过 nvidia-smi（驱动兼容版本）
运行以下命令查看 GPU 驱动支持的 CUDA 版本：
nvidia-smi
输出示例：
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 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 |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
这里 CUDA Version: 12.0 表示驱动支持的最高 CUDA 版本（但实际安装的 CUDA Toolkit 版本可能更低，需用 nvcc 确认）。
方法 3：检查 CUDA 安装路径
如果 CUDA Toolkit 已安装，可以通过路径推断版本：
ls /usr/local | grep cuda
输出示例：
cuda
cuda-11.8
这里 cuda-11.8 表示安装了 CUDA 11.8。
方法 4：查看动态库版本
cat /usr/local/cuda/version.txt # 旧版CUDA
或
cat /usr/local/cuda/version.json # 新版CUDA
方法 5：通过 PyTorch 验证（间接确认）
如果你已安装 PyTorch，可以运行 Python 代码检查：
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
输出示例：
11.8
关键区别说明
| 方法 | 实际含义 | 用途 |
|---|---|---|
nvcc --version | 实际安装的 CUDA Toolkit 版本 | 开发时需匹配此版本（如编译代码） |
nvidia-smi | 驱动支持的最高 CUDA 版本 | 运行 CUDA 程序时的兼容性参考 |
| PyTorch 输出的版本 | PyTorch 构建时使用的 CUDA 版本 | 确保 PyTorch 能调用 GPU |
常见问题
-
nvcc和nvidia-smi版本不一致？- 这是正常现象，只要 Toolkit 版本 ≤ 驱动支持的版本即可（例如
nvcc显示 11.8，nvidia-smi显示 12.0 是兼容的）。
- 这是正常现象，只要 Toolkit 版本 ≤ 驱动支持的版本即可（例如
-
如何安装
nvcc？- 需完整安装 CUDA Toolkit（从 NVIDIA 官网下载），或让管理员安装。
-
服务器没有 GPU 怎么办？
- 运行
nvidia-smi会提示No devices found，此时无法使用 CUDA。
- 运行
下一步建议
根据查到的 CUDA 版本，安装对应版本的 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 会自动匹配PyTorch的CUDA版本
如果需要更具体的帮助，请提供你的 nvcc --version 和 nvidia-smi 输出结果！
问题五：cuda版本已查询
我查看到cuda版本只有11.3，应该如何安装torch？
此时我是发现直接把它上面给的conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia中的11.8改成11.3并不能找到正确的版本。
如果服务器上的 CUDA 版本是 11.3，你需要安装与之兼容的 PyTorch 版本。以下是具体步骤和注意事项：
1. 安装 PyTorch（CUDA 11.3 版本）
通过 Conda 安装（推荐）
conda activate llm312 # 激活你的环境
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
- 这会自动安装与 CUDA 11.3 兼容的 PyTorch 版本。
- 如果下载慢，可以尝试添加国内镜像源（如清华源）。
通过 Pip 安装
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
cu113表示 CUDA 11.3 的预编译版本。
2. 验证 PyTorch 是否能识别 GPU
安装完成后，运行以下命令检查：
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}')"
期望输出：
PyTorch版本: 2.0.1+cu113 # 版本可能不同，但应有`cu113`后缀
CUDA可用: True
CUDA版本: 11.3
如果 CUDA可用: False，说明安装的 PyTorch 与 CUDA 11.3 不匹配，需重新安装。
3. 安装其他依赖（vLLM 等）
由于 CUDA 11.3 较旧，部分库（如 vLLM）可能需要更高版本的 CUDA。以下是兼容性建议：
vLLM
- vLLM 官方要求 CUDA ≥ 11.8，但可尝试手动安装旧版：
如果失败，可能需要从源码编译或放弃使用 vLLM。pip install vllm==0.2.0 # 指定旧版本，可能兼容CUDA 11.3
其他库（无严格CUDA限制）
pip install transformers accelerate peft trl
4. 备选方案
如果 PyTorch 或其他库因 CUDA 11.3 限制无法运行：
- 请求管理员升级 CUDA（如升级到 11.8 或 12.x）。
- 使用 CPU 版 PyTorch（不推荐，性能极低）：
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch - 改用 Docker 容器（需管理员支持）：
# 使用预装高版本CUDA的容器 docker run --gpus all -it pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime
关键注意事项
- 严格匹配 CUDA 版本：PyTorch、CUDA Toolkit、NVIDIA 驱动三者需兼容。
- 可通过 PyTorch 官方页面 查找历史版本。
- 环境隔离：建议为不同 CUDA 版本创建独立 Conda 环境。
- 错误排查：
- 如果
import torch报错，尝试重新安装或检查LD_LIBRARY_PATH是否包含 CUDA 库路径（如/usr/local/cuda-11.3/lib64）。
- 如果
附：CUDA 11.3 兼容的 PyTorch 版本参考
| PyTorch 版本 | 安装命令（Conda） | 安装命令（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 |
如有其他问题，请提供具体的错误信息（如 nvidia-smi 和 nvcc --version 的完整输出），我会进一步帮你分析！
 2025年4月27日19:23:32)
