Best Practices für die Isolierung von Abhängigkeiten
Die folgenden Lösungen werden für Probleme bei der Verwaltung der Python-Umgebung empfohlen:
- Erzwungene Versionssperre::
1. verwendenconda create -n openr1 python=3.11Schaffung exklusiver Umgebungen
2. muss in der dokumentierten Reihenfolge installiert werden: vLLM → PyTorch 2.5.1 → Projekt-Abhängigkeiten (pip install -e .[dev])
3. verbieten, pip/conda zu mischen, um dieselbe Abhängigkeit zu installieren - Konflikterkennung::
in Bewegung seinpip checkÜberprüfung der Integrität des Abhängigkeitsbaums im Falle von Konflikten:- Protokollierung von Konfliktpaketversionen
- handbetätigt
pip uninstallKonfliktversion - Kosten oder Aufwand
--force-reinstallGeben Sie die richtige Version an
- Programm zur Containerisierung::
Dfile ist für fortgeschrittene Benutzer verfügbar:FROM nvidia/cuda:12.1-base
RUN apt-get update && apt-get install -y git-lfs
COPY requirements.txt /tmp/
RUN pip install -r /tmp/requirements.txt
Wenn CUDA-bezogene Fehler auftreten, wird empfohlen, die entsprechende Version des NVCC-Compilers neu zu installieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen R1: Umarmendes Gesicht repliziert den DeepSeek-R1 TrainingsprozessDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man Open R1-Abhängigkeitskonflikte in einer lokalen Entwicklungsumgebung vermeiden?
