ubuntu20.04+RTX4060Ti大模型环境安装

装显卡驱动

这里是重点,因为我是跑深度学习的,要用CUDA,所以必须得装官方的驱动,Ubuntu的附件驱动可能不太行.

进入官网https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/,选择类型,最新版本下载。

挨个运行,更新/安装必须的包

复制代码
sudo apt-get update
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install make

禁用自带的显卡驱动nouveau

终端运行以下命令:

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在弹出的文本文档最后写入以下两行内容:

复制代码
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

(3)终端依次运行以下代码更新系统,并重启

复制代码
sudo update-initramfs -u  # 更新
sudo reboot  # 重启

(4)验证禁用是否成功

lsmod | grep nouveau

若没有任何输出,则禁用成功。

(5)卸载原有驱动,这个新装系统的话可以跳过,不过跑一遍也没影响

sudo apt-get remove nvidia-*

命令行输入以下命令进入命令行界面,注意要黑屏了,不要慌

sudo telinit 3

进去之后就会弹出来login让你登录,你就先输入用户名回车,然后输入密码回车,这里输入是不会显示的,不用管,你输完回车就行

接着关闭显示服务,Ubuntu20.04的显示是gdm3,老版本Ubuntu的可能是lightdm

输入以下命令或者直接按Ctrl + Alt + F1F6中的一个(分别对应进入tty1tty6)

sudo service gdm3 stop

复制代码
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-550.54.14.run  # 给安装文件root权限
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.54.14.run -no-opengl-files -no-x-check -no-nouveau-check

如果你忘了下载的显卡驱动版本,你就输入 ls 查看当前目录下的文件夹,然后 cd 你之前放显卡驱动的文件夹

复制代码
ls  # 查看文件夹
cd /home/xxx  # 进入你放驱动的文件夹

进入文件夹后你输入NVI的时候就可以按一下tab,应该会自动补全

然后就跳出来几个选项:

①选continue install

②Install NVIDIA's 32-bit compatibility libraries? 选no

③Would you like to run the nvidia-xconfig 选no

(7)打开显示服务,然后会跳回桌面界面

输入以下命令或者直接按Ctrl + Alt + F1/F7/F8

sudo service gdm3 start

(8)验证是否安装成功

nvidia-smi

每隔1秒刷新一次显卡状态信息,可以用来监控显卡状态

watch -n 1 nvidia-smi

装conda

下载anaconda或者miniconda都可以,这里下载anaconda也没有那个可视化界面,所以推荐下载miniconda(https://docs.anaconda.com/miniconda/)比较轻量 Miniconda --- Anaconda 文档

可以手动下载.sh文件,然后在文件夹鼠标右键-在终端命令打开,然后终端输入以下命令安装:

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

中间出现[y/n]或者[yes/no]就输入y回车,如果出现很长的用户协议就输入q跳过

这里最后一步有个问你是否init,他默认"no>>",你直接回车就麻烦了,你要输入yes再回车

还有注意不要用sudo bash,这样会把你安装的文件夹锁住(root权限才能打开)

执行命令:

source ~/.bashrc

conda -V

然后就能看到版本输出了

py虚拟环境创建

使用国内镜像源

由于你遇到的错误可能与国际网络连接有关,如果你位于中国大陆,访问国外的 conda 仓库可能会较慢。此时你可以考虑使用 国内镜像源,这样可以显著提高访问速度和稳定性。

你可以选择 Anaconda 或 conda-forge 的国内镜像,例如清华大学镜像源。以下是将 conda 配置为使用国内镜像的步骤:

步骤 1: 配置 Anaconda 使用清华镜像

首先,打开终端,执行以下命令:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

步骤 2: 配置 conda-forge 镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

步骤 3: 检查配置

你可以通过以下命令查看当前配置的镜像源:

conda config --show channels

然后设置不自动激活base虚拟环境,执行如下命令

conda config --set auto_activate_base false

激活、关闭基础虚拟环境,如下:

conda activate base

conda deactivate

此时,anaconda安装完成。

创建虚拟环境

创建一个自定义的虚拟环境,如下:

conda create -n test_env -y python=3.8

Westlake - Omni本地部署实践

环境准备

创建新的conda环境并安装所需的软件包:

conda install pytorch2.3.0 torchvision0.18.0 torchaudio==2.3.0 -c pytorch
git clone https://github.com/xinchen-ai/Westlake-Omni.git

cd Westlake-Omni

pip install -r requirements.txt

如果pip很慢,则指定一下源:

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

然后报错

运行:

pip install --upgrade python-dateutil

2、 启动运行

1)gradio启动演示

python gradio_demo.py

打开py文件
从huggingface上把模型下载下来,放到同级文件夹下的ckpt文件夹中

2)本地cli测试

python generate.py -- 用户音频数据/声音/输入.Wav -- 用户文本嗯,最近心情不是很好,能聊聊吗?

python generate.py -- 用户音频数据/声音/input.wav

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