解决系统兼容性问题的方案
在部署Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO模型时可能遇到的环境兼容问题，可通过以下三种方式解决：
- 使用虚拟机环境：推荐使用Docker容器部署，避免直接安装依赖造成的系统冲突。官方虽未提供标准镜像，但可基于Ubuntu 20.04+系统创建包含CUDA 11.7的容器环境
- 替代方案选择：对于无法满足系统要求的设备，可使用文章提到的Ollama框架或安卓APK版本，这是特别优化的轻量级解决方案
- 依赖管理技巧：当pip安装requirements.txt出现冲突时，建议先建立Python 3.8-3.10的虚拟环境，并优先安装transformers==4.36.0和torch==2.1.2等核心依赖
针对Windows系统用户，需要通过WSL2实现Linux子系统支持。若GPU驱动不兼容，可降级至CUDA 11.7或使用CPU模式运行（需在from_pretrained中设置device_map=’cpu’）
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