ChatGLM-6B模型 Torch not compiled with CUDA enabled

ChatGLM-6B模型是一个基于Torch框架的自然语言处理模型，它是由CSDN自主开发的AI助手。与ChatGPT不同，ChatGLM-6B模型具有更强大的语言理解和生成能力。它可以用于回答各种问题、提供技术指导、解决编程难题等。

关于您提到的"Torch not compiled with CUDA enabled"错误，这是因为您的Torch框架没有启用CUDA支持。CUDA是NVIDIA提供的用于加速计算的平台和API，可以利用GPU的并行计算能力来提高深度学习模型的训练和推理速度。

要解决这个问题，您可以尝试重新编译Torch框架并启用CUDA支持，或者使用已经编译好并启用了CUDA支持的Torch版本。确保您的计算机上已经正确安装了NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包，并按照Torch官方文档提供的指导进行配置。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\ChatGLM-6B\web_demo_old.py", line 5, in <module> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 905, in cuda return self._apply(lambda t: t.cuda(device)) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 820, in _apply param_applied = fn(param) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 905, in <lambda> return self._apply(lambda t: t.cuda(device)) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这是一个错误提示，说明你的Torch库没有启用CUDA编译。CUDA是NVIDIA的并行计算平台，用于在GPU上加速深度学习计算。要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你已经正确安装了NVIDIA的显卡驱动程序，并且你的显卡支持CUDA。
2. 确保你已经正确安装了CUDA Toolkit。可以到NVIDIA官方网站下载对应版本的CUDA Toolkit，并按照安装指南进行安装。
3. 确保你已经正确安装了PyTorch，并且使用了支持CUDA的版本。可以通过`pip install torch`命令来安装PyTorch，确保选择了支持CUDA的版本。
4. 如果你已经按照上述步骤进行了安装，但仍然遇到问题，那么可能是因为你的PyTorch安装时没有正确配置CUDA支持。你可以尝试重新安装PyTorch，或者查看官方文档了解如何配置CUDA支持。

希望以上信息对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误提示表明你的PyTorch没有启用CUDA，而你的代码需要使用CUDA。要解决这个问题，你需要重新安装PyTorch并启用CUDA选项。你可以按照以下步骤进行操作：
1. 确认你的计算机上已经安装了NVIDIA显卡和CUDA工具包。
2. 打开Anaconda Prompt或者终端，创建一个新的虚拟环境并激活它。
3. 在虚拟环境中使用pip安装PyTorch，同时启用CUDA选项。你可以使用以下命令：
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
注意：这里的cu111表示CUDA 11.1版本，如果你的CUDA版本不同，请根据实际情况进行修改。
4. 在你的代码中添加以下代码，检查CUDA是否可用：
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # True
如果输出结果为True，则说明你已经成功启用了CUDA选项。