依赖隔离最佳实践
针对Python环境管理痛点,推荐以下解决方案:
- 强制版本锁定:
1. 使用conda create -n openr1 python=3.11
创建专属环境
2. 必须按照文档顺序安装:vLLM→PyTorch 2.5.1→项目依赖(pip install -e .[dev]
)
3. 禁止混用pip/conda安装同一依赖 - 冲突检测:
运行pip check
验证依赖树完整性,出现冲突时:- 记录冲突包版本
- 手动
pip uninstall
冲突版本 - 用
--force-reinstall
指定正确版本
- 容器化方案:
高级用户可使用Dfile: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
遇到CUDA相关错误时,建议重装对应版本的NVCC编译器。
本答案来源于文章《Open R1:Hugging Face 复现 DeepSeek-R1 的训练过程》