手把手教你本地部署大模型:CUDA与cuDNN环境配置全攻略,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

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想在本地运行大模型,却卡在环境配置?CUDA和cuDNN是GPU加速的核心,但版本混乱、依赖冲突让无数人头疼。本文从零开始,带你避坑踩雷,5分钟搞定高性能环境,让大模型在你的电脑上“飞”起来!

一、为什么必须配置CUDA/cuDNN?

大模型训练/推理依赖GPU并行计算,CUDA是NVIDIA的并行计算平台,cuDNN是深度学习加速库。没有它们,你的显卡算力将闲置90%!

二、环境准备清单

(1)硬件

NVIDIA显卡(GTX 10系以上,显存≥8GB推荐)

(2)系统

Windows 10/11 或 Ubuntu 20.04+(本文以Windows 11为例)

(3)软件

NVIDIA驱动、cuda、cuDNN

  1. NVIDIA驱动安装

(1)驱动官网:

https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

选择当前电脑显卡的参数,本文以5060Ti为例

(2)选择要下载的驱动,这里选择GeForce Game Ready

NVIDIA Studio 和GeForce Game Ready 区别不是很大,以下解释来自官网:如果您是游戏玩家,希望在新游戏、新补丁和游戏追加下载内容 (DLC) 的发布日第一时间获得支持,请选择 Game Ready 驱动程序。如果您是内容创作者,优先考虑创意工作流程的稳定性和质量,例如视频编辑、动画、摄影、图形设计和直播等,请选择 Studio 驱动程序。

(3)下载完成后,双击安装

(4)选择安装目录,点击OK即可

  1. 安装cuda

(1)CMD下输入 nvidia-smi,查看显卡支持最高的cuda版本,此电脑最高可安装13.0,考虑到很多项目可能不支持最新版的cuda,这里选择cuda为12.9。

(2)cuda 12.9官网:

https://developer.nvidia.com/cuda-12-9-0-download-archive

(3)下载完成后,直接双击安装

(4)选择安装目录

(5)这里选择精简,直接下一步,等待安装完成即可。

  1. 安装cudnn

(1)cudnn官网:

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

(2)选择cudnn版本

由于电脑cuda版本为12.9,因此这里选择8.9.7

(3)下载Local Installer for Windows (Zip)

(4)解压cudnn.zip,并全部复制

(5)找到cuda的安装目录

(6)直接替换文件

此时驱动、cuda、cudnn已经安装完成。

  1. 测试验证

运行以下脚本

import torch
print("PyTorch 版本:", torch.__version__)
print("CUDA 是否可用:", torch.cuda.is_available())
print("CUDA 版本:", torch.version.cuda)
print("cuDNN 版本:", torch.backends.cudnn.version())
print("GPU 数量:", torch.cuda.device_count())
if torch.cuda.is_available():
print("当前 GPU:", torch.cuda.get_device_name(0))
# 简单张量计算测试
a = torch.randn(1000, 1000).cuda()
b = torch.randn(1000, 1000).cuda()
c = torch.mm(a, b)
print("GPU 矩阵乘法成功!结果形状:", c.shape)
else:
print("CUDA 不可用,请检查驱动或安装")

输出

PyTorch 版本: 2.8.0+cu129
CUDA 是否可用: True
CUDA 版本: 12.9
cuDNN 版本: 91002
GPU 数量: 1
当前 GPU: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti
GPU 矩阵乘法成功!结果形状: torch.Size([1000, 1000])

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