Awesome-ML-SYS-Tutorial 安装与配置指南

Awesome-ML-SYS-Tutorial 安装与配置指南

Awesome-ML-SYS-Tutorial My learning notes/codes for ML SYS. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-ML-SYS-Tutorial

1. 项目基础介绍

本项目是作者在学习机器学习（ML）与系统（SYS）结合的过程中，记录的学习笔记和代码实现。项目旨在探索如何将机器学习理论应用到实际的系统开发中，以实现更好的应用效果。项目包含了多个模块，涵盖了从理论学习到实际应用的全过程。

2. 主要编程语言

本项目主要使用 Python 编程语言。

3. 关键技术和框架

项目使用了以下关键技术和框架：

• 机器学习框架：如 PyTorch
• 深度学习模型：如 Transformers
• 分布式训练：如 PyTorch Distributed
• 系统优化：涉及 NCCL 和 NVIDIA TOPO 等技术

4. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux 或 macOS
• Python 版本：3.6 或更高版本
• Python 包管理工具：pip
• NVIDIA GPU 驱动：CUDA 10.2 或更高版本

5. 详细安装步骤

以下为项目的详细安装步骤：

步骤 1：安装 Python 和 pip

确保您的系统中已安装 Python 3.6 或更高版本，以及 pip 工具。

# 安装 Python 和 pip（以 Ubuntu 为例）
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

步骤 2：安装依赖库

在项目根目录下，运行以下命令安装所需的 Python 库。

pip install -r requirements.txt

步骤 3：配置 CUDA

确保您的系统中已安装 CUDA 10.2 或更高版本，并且环境变量设置正确。

# 检查 CUDA 版本
nvcc --version

步骤 4：安装 NCCL

根据您的 CUDA 版本，下载并安装对应的 NCCL。

# 以下命令仅为示例，具体版本和命令请参考 NCCL 官方文档
sudo apt install libnccl2 libnccl-dev

步骤 5：设置环境变量

根据您的系统配置，设置 Python 和 CUDA 的环境变量。

# 编辑 ~/.bashrc 文件
nano ~/.bashrc

# 添加以下行到文件中
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

# 保存并退出编辑器
source ~/.bashrc

步骤 6：运行示例代码

安装完成后，您可以在项目目录中运行示例代码，以验证安装是否成功。

# 进入项目目录
cd path_to_Awesome-ML-SYS-Tutorial

# 运行示例脚本
python example_script.py

以上步骤将帮助您成功安装和配置 Awesome-ML-SYS-Tutorial 项目。如果您在安装过程中遇到任何问题，请查阅项目文档或相关技术社区以获得帮助。

Awesome-ML-SYS-Tutorial My learning notes/codes for ML SYS. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-ML-SYS-Tutorial