• 本地Chatglm2-6b模型训练，deepspeed依赖安装报错。

    关注 码龄 粉丝数 原力等级 -- 被采纳 被点赞 采纳率 流歌. 2024-04-20 23:11 采纳率: 0% 浏览 2 首页/ 人工智能 / 本地Chatglm2-6b模型训练，deepspeed依赖安装报错。 自然语言处理语言模型nlp windows11，PyCharm，cuda12.3，python3.8。pytorch和requirements里的依赖都装好了。 训练完全权重模型需要安装deepspeed，怎么装都报错(用了镜像)，哪个版本都不行。 展开全部 收起 写回答 好问题 0 提建议 追加酬金 关注问题 微信扫一扫 点击复制链接 分享 邀请回答 编辑 收藏 删除 结题 收藏 举报 追加酬金 (90%的用户在追加酬金后获得了解决方案) 当前问题酬金 ¥ 0 (可追加 ¥500） ¥ 15¥ 20¥ 50¥ 100¥ 200 支付方式 扫码支付 二维码出错 点击刷新 支付金额 15 元 提供问题酬金的用户不参与问题酬金结算和分配 支付即为同意 《付费问题酬金结算规则》 结题 再想想 删除 再等等

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    • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-04-20 23:11
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      引自免费微信小程序：皆我百晓生

      根据您提供的错误信息，看起来在安装deepspeed时遇到了一些问题，特别是与async_io模块相关的问题。这可能是由于缺少libaio库或者是编译环境配置不正确导致的。

      针对Windows系统，libaio通常是Linux系统的特性，并非默认包含在Windows中。因此，在Windows上安装deepspeed并启用async_io功能可能会遇到困难。为了解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

      1. 如果您确实想要在Windows上启用async_io，可能需要找到一个适用于Windows的libaio实现，但这个过程可能会非常复杂且不一定成功。对于Windows用户，通常建议禁用async_io功能，可以通过设置环境变量DS_BUILD_ASYNC_IO=0来实现。

      2. 考虑到您已经在尝试不同版本的deepspeed，并且仍然遇到问题，建议您先卸载当前的deepspeed（如果已安装）：

      pip uninstall deepspeed

      然后，尝试使用特定版本的deepspeed，同时禁用async_io。在命令行中执行以下命令：

      pip install deepspeed==0.12.2 --no-binary deepspeed --install-option="--define=DS_BUILD_ASYNC_IO=0"

      这里的--no-binary deepspeed会告诉pip不要使用二进制包，而是从源码构建，这样可以确保我们明确地禁用async_io。--install-option参数用于传递额外的选项给setuptools的setup.py脚本。

      1. 如果上述方法仍无法解决您的问题，那么可能需要考虑在Linux环境中进行训练，因为deepspeed在Linux上更容易安装和配置。您可以使用WSL（Windows Subsystem for Linux）在Windows上创建一个轻量级的Linux子系统，或者使用Docker容器来运行训练脚本。

      2. 如果您坚持在Windows上运行，另一个选择是使用Anaconda或Miniconda创建一个新的虚拟环境，并在这个环境中安装所有必要的依赖项，包括可能的第三方库。确保在conda环境中安装deepspeed时使用相同的步骤，即指定特定版本并禁用async_io。

      请按照这些步骤操作，看看是否能解决问题。如果您在过程中遇到其他问题，欢迎继续提问。

      评论 编辑记录
    • 码农阿豪 Java领域优质创作者 2024-04-20 23:11
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      让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言
      问题描述： 在安装 deepspeed 时报错，无法成功安装，该如何解决？ 解决方案：
      1. 检查环境变量是否正确 在安装 deepspeed 前，需要首先确保 CUDA 和 Python 的环境变量配置正确。建议您确认下列内容是否正确：
      2. CUDA_HOME：CUDA SDK 的根目录
      3. PATH：CUDA 和 Python 的路径
      4. PYTHONPATH：Python 所需的依赖项路径 例如：
      export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib64
      1. 尝试使用 anaconda 环境 如果您使用 anaconda 环境，可以尝试以下步骤：
      2. 创建一个新的 conda 环境
      3. 安装相关的依赖项，如 CUDA 和 PyTorch
      4. 通过 pip 安装 deepspeed 例如：
      conda create -n deepspeed_env
conda activate deepspeed_env
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.3 -c pytorch -c nvidia
pip install deepspeed
      1. 尝试使用其他版本的 deepspeed 如果使用最新版本的 deepspeed 仍然出现错误，您可以尝试安装早期版本的 deepspeed。在 deepspeed 的 GitHub 页面上，可以找到不同版本的源代码，下载对应版本并按照 README 安装。 例如，安装 deepspeed 的 v0.5.4 版本：
      git clone --recursive https://github.com/microsoft/deepspeed.git
cd deepspeed
git checkout tags/v0.5.4
pip install .

      总体而言，如果以上方法仍然无法解决 deepspeed 安装问题，建议您查看 deepspeed 的 GitHub 文档，看看是否有其他用户遇到了类似的问题以及他们是如何解决的。如果出现错误信息，建议您将错误信息贴到 GitHub 上，寻求帮助和解答。

      展开全部

      评论
    • Kwan的解忧杂货铺 Java领域优质创作者 2024-04-20 23:11
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      晚上好🌙🌙🌙
      本答案参考ChatGPT-3.5

      问题描述：

      在本地训练ChatGLM2-6b模型时，安装deepspeed依赖时报错。使用了镜像进行安装，但哪个版本都不行。

      解决方案：

      1. 首先，检查系统和软件依赖安装是否正确，确保和模型训练的要求一致。

      2. 如果已经确定软件依赖安装正确，可以尝试以下解决方案：

      （1）尝试使用清华镜像或其他国内镜像，因为有些镜像可能无法安装特定版本的deepspeed。

      （2）尝试升级pip到最新版本，并重新安装deepspeed。

      （3）如果使用conda环境，请尝试在conda环境中安装deepspeed，避免与其他环境冲突。

      （4）如果以上方法都尝试过后仍然无法解决问题，可以尝试手动安装deepspeed，具体操作步骤可参考官方文档。

      1. 在安装deepspeed时，也可以尝试禁用或启用某些选项，如下：

      （1）禁用async_io：使用 --no-async-io 选项禁用async_io。

      （2）禁用Distributed Data Parallel（DDP）：使用 --no-ddp 选项禁用DDP。

      （3）启用CPU优化：使用 --with-cpu 选项启用CPU优化。

      （4）启用GPU优化：使用 --with-cuda 选项启用GPU优化。

      （5）安装C++编译工具和库文件：如果在安装deepspeed时遇到编译错误，可以尝试安装C++编译工具和库文件来解决。

      总之，在安装deepspeed时需要多尝试不同方案，如果仍然无法解决问题，也可以尝试咨询官方技术支持或者在开源社区发布问题。

      评论
    • GISer Liu 2024-04-22 04:09
      关注

      该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

      首先，你已经完成了许多准备工作，包括安装了PyTorch和所需的依赖项。但是，在安装DeepSpeed时遇到了问题。让我们一步步来解决这个问题：

      1. 检查报错信息 ： 在解决问题之前，我们需要首先看一下你在安装DeepSpeed时收到的具体错误信息。这些信息通常会提供有关问题的线索，例如缺少的依赖项或不兼容的版本。
      2. 确认环境兼容性 ： 确保你的系统环境与DeepSpeed的要求相匹配。查看DeepSpeed的官方文档，确认它是否支持在Windows 11、CUDA 12.3和Python 3.8上运行。如果不支持，你可能需要考虑使用其他环境或工具。
      3. 尝试不同版本 ： 有时候，特定版本的软件包可能与其他组件不兼容。尝试安装不同版本的DeepSpeed，可能会有所帮助。你可以尝试使用DeepSpeed的不同发行版或从源代码构建DeepSpeed。
      4. 查看官方文档和社区支持 ： 查阅DeepSpeed的官方文档和相关社区支持论坛，看看是否有其他用户在类似的环境下遇到了相同的问题，以及他们是如何解决的。有时候，这些资源会提供宝贵的解决方案或工作流程建议。
      5. 检查依赖项和环境配置 ： 确保你的环境配置正确，并且安装了DeepSpeed所需的所有依赖项。有时候，缺少了某个依赖项或者环境配置不正确会导致安装失败。
      6. 尝试使用虚拟环境 ： 创建一个虚拟环境，并在其中尝试安装DeepSpeed。这样可以确保DeepSpeed的安装不会与其他已安装的软件包发生冲突。
      7. 尝试其他安装方法 ： 如果通过pip安装DeepSpeed失败，可以考虑从源代码构建DeepSpeed。这样可以更好地控制安装过程，并且可以更容易地调试和解决可能出现的问题。
        如果你能提供具体的错误信息，我可以为你提供更加针对性的解决方案。同时，如果你已经尝试过以上方法但仍然无法解决问题，也可以提供更多的细节，我将尽力帮助你解决这个问题。

      如果该回答解决了您的问题，请采纳！如果没有，请私信联系或评论您的疑惑

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