大模型快速入门(一):环境搭建
【零基础实战】手把手教你用Tesla T4搭建通义千问大模型开发环境！
阿里开源的通义大模型Qwen-Chat支持本地部署！无需高端显卡，Tesla T4也能玩转大模型开发！笔者实测部署全流程
硬件配置速览
- 显卡：NVIDIA Tesla T4（Turing架构）
- 驱动：CUDA 12.1
- 内存：建议16GB+
- 存储：模型需20GB+空间
极速搭建攻略
第一步：获取代码仓库和模型
# 代码仓库克隆
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen
# 模型下载 https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-1_8B-Chat/files
git lfs install git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen-1_8B-Chat.git下载完毕，如下图所示：
第二步：安装依赖
1 PyTorch精准安装
根据服务器显卡驱动进行安装，本机显卡驱动为12.1，因此安装cu121对应的pytorch包。
pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu1212 依赖全家桶一键安装
切换到qwen代码库目录，运行：
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements_web_demo.txt第三步：Demo启动与性能调优
python web_demo.py --server-name 0.0.0.0 -c /path/to/Qwen-1_8B-Chat运行后，如下图所示：
运行成功，但是提示可以安装flashAttention提升效率。
flashAttention的依赖库：
https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases
关键提示：T4显卡用户必看！
- 安装flash-attn时强制指定1.x版本
- 找到对应的torch、显卡驱动、python版本的依赖包，pip install 安装即可。
成果展示
成功运行后你将看到：
- 本地Web交互界面
- 流畅的中英文对话能力
- 代码生成/文案创作等实用功能
技术亮点解析
- 高性价比：1.8B参数模型 + T4显卡 = 完美CP
- 推理加速：flash-attn加持响应速度有所提升
- 国产适配：完美支持中文语义理解
常见问题FAQ
Q：为什么必须指定flash-attn 1.x版本？
A：Turing架构显卡与2.x版本存在兼容问题，会导致启动失败！
Q：模型响应速度慢怎么办？
A：尝试调整max_length参数，建议设为512-1024区间
实测结论：Tesla T4完全能胜任通义千问1.8B版本的本地部署！想要体验大模型魅力又担心硬件限制的同学，赶紧动手试试吧！
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