大模型——环境配置

部署运行你感兴趣的模型镜像

1.安装Anaconda

2.打开Anaconda Powershell Prompt,创建环境

conda create --name chatgpt python=3.9 -y

3.激活环境

conda activate chatgpt

4.安装所需python库

pip install -q python-dotenv
pip install -q openai
pip install -q langchain

5.获取并配置OpenAI API key

进入OpenAi官网

点击API login,登录自己的账号

选择API,点击API密钥,点击创建新的密钥,创建Openai API key,复制密钥,并以以下形式OPENAI_API_KEY="your_key"保存到.env文件中,.env文件存储在项目根目录中。

6.然后用以下代码进行测试,同时用于后续引用Openai api

import os
import openai
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
def get_openai_key():
    _ = load_dotenv(find_dotenv())
    return os.environ['OPENAI_API_KEY']

openai.api_key = get_openai_key()

结果如下,即成功

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 关于大模型训练环境配置与优化 #### 硬件需求 对于大模型训练而言,高性能计算资源至关重要。为了确保高效的训练过程,推荐采用具备高速 ECC 或 DDR5 内存的服务器设备[^3]。具体来说,在构建用于支持大型语言模型(LLM)或其他复杂神经网络架构的基础设施时,应优先考虑配备至少八张 NVIDIA A800 或 H800 类型显卡组成的集群系统,并搭配相应容量的 RAM 来满足数据处理的需求。 #### 软件栈设置 除了物理层面的支持外,软件环境同样不可忽视。这不仅限于安装必要的依赖库以及框架版本的选择,还包括针对特定应用场景做出合理的参数设定。例如,在选择合适的深度学习平台时,需评估 TensorFlow、PyTorch 等不同工具链之间的差异;而在定义具体的超参组合之前,则要充分理解诸如批尺寸(batch size)、学习率(learning rate)等因素如何影响最终效果及其背后的原理[^1]。 #### 训练策略调整 当涉及到更深层次的技术细节时,比如优化器种类挑选或者自适应梯度裁剪方法的应用等,都需要基于实践经验来进行权衡取舍。此外,考虑到大规模分布式环境下可能出现的各种挑战——从通信开销到同步机制的设计——也都是不容忽略的关键环节之一[^2]。 ```python import torch.distributed as dist def setup_distributed(rank, world_size): """Initialize distributed training environment.""" dist.init_process_group( backend='nccl', # NCCL is recommended for GPUs. init_method=f'tcp://localhost:{find_free_port()}', rank=rank, world_size=world_size ) ```
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