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安装unsloth详细教程,包含GPU版pytorch

安装unsloth详细教程,包含GPU版pytorch
📅 发布时间:2026/7/30 17:45:07

安装unsloth详细教程

安装unsloth详细教程,包含GPU版pytorch

  • 安装unsloth详细教程
  • 1. Anaconda创建环境
  • 2. 安装GPU版PyTorch
    • 2.1 查看电脑的CUDA最高版本
    • 2.2 安装PyTorch
  • 3. 安装unsloth

1. Anaconda创建环境

打开 Anaconda Prompt 或 VS Code 终端,执行以下命令创建干净的独立环境:

# 创建环境,指定Python 3.10conda create-nunsloth_envpython=3.10-y# 激活环境conda activate unsloth_env

2. 安装GPU版PyTorch

2.1 查看电脑的CUDA最高版本

键盘按住Win + R并输入cmd,打开命令提示符,输入nvidia-smi查看电脑最高支持的CUDA版本。

nvidia-smi

2.2 安装PyTorch

访问 PyTorch 官网
根据个人电脑配置,安装最新的PyTorch。

或者点击安装之前版本的PyTorch,我安装V2.5.1的CUDA12.1版本。

# CUDA 12.1pipinstalltorch==2.5.1torchvision==0.20.1torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121


在命令行中依次输入以下命令,验证PyTorch是否安装成功。

importtorch print(torch.cuda.is_available())print(torch.cuda.get_device_name(0))print("PyTorch 版本:", torch.__version__)

若输出为以下内容,则安装成功。

True 你的显卡型号 PyTorch 版本:2.5.1+cu121

3. 安装unsloth

在命令行中输入以下命令即可安装unsloth

pipinstallunsloth

运行以下命令,可查看unsloth是否安装成功。

python-munsloth

若输出如下,则安装成功。

Unsloth v2024.12.1 loaded successfully!CUDA available: True|GPU count:1|Free VRAM:22.4GB

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