Die Überprüfung der Installation gliedert sich in drei wichtige Schritte:
- Grundlegende Umweltinspektion::
- Stellen Sie sicher, dass Python ≥ 3.10 und git installiert ist.
- in Bewegung sein
import torch; print(torch.cuda.is_available())Überprüfen Sie die CUDA Unterstützung
- Einsatz des Projekts::
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
git clone https://github.com/jingyaogong/minimind.gitQuellcode abrufen - Verwenden Sie Tsinghua Source, um die Installation von Abhängigkeiten zu beschleunigen:
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
- Funktionelle Überprüfung::
- Laden Sie die 1.6GB
pretrain_hq.jsonlDatensatz an. /dataset - in Bewegung sein
python eval_model.py --load 1Prüfung grundlegender Fähigkeiten des logischen Denkens
- Laden Sie die 1.6GB
stoßenflash_attnWenn die Installation fehlschlägt, können Sie den entsprechenden Code für einen Testlauf vorübergehend auskommentieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMiniMind: 2 Stunden Training von Grund auf 26M Parameter GPT Open Source ToolDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie installiere und verifiziere ich die MiniMind-Laufzeitumgebung auf meinem eigenen Computer?
