Práticas recomendadas de isolamento de dependência
As soluções a seguir são recomendadas para os pontos problemáticos do gerenciamento do ambiente Python:
- Bloqueio forçado de versão::
1. usarconda create -n openr1 python=3.11Criação de ambientes exclusivos
2. deve ser instalado na ordem documentada: vLLM → PyTorch 2.5.1 → Dependências do projeto (pip install -e .[dev])
3. proibir a mistura de pip/conda para instalar a mesma dependência - detecção de conflitos::
estar em movimentopip checkVerificar a integridade da árvore de dependência em caso de conflitos:- Registro de versões de pacotes conflitantes
- operado manualmente
pip uninstallversão de conflito - despesa ou gasto
--force-reinstallEspecifique a versão correta
- Programa de conteinerização::
O Dfile está disponível para usuários avançados: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
Ao encontrar erros relacionados ao CUDA, é recomendável reinstalar a versão correspondente do compilador NVCC.
Essa resposta foi extraída do artigoOpen R1: o rosto abraçado replica o processo de treinamento do DeepSeek-R1O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar conflitos de dependência do Open R1 em um ambiente de desenvolvimento local?
