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

出现AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误是因为在编译PyTorch时没有启用CUDA支持。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的系统上安装了CUDA驱动程序。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装适用于你的显卡的CUDA驱动程序。

2. 接下来，检查你的PyTorch版本是否支持CUDA。你可以通过运行以下代码来检查：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())

如果输出结果为True，表示你的PyTorch支持CUDA。如果输出结果为False，则需要重新安装支持CUDA的PyTorch版本。

3. 如果你安装的是CPU版本的PyTorch，而不是支持CUDA的版本，那么你需要重新安装支持CUDA的PyTorch。你可以从PyTorch官方网站下载对应的版本，并按照官方文档提供的安装步骤进行操作。

4. 如果你已经安装了支持CUDA的PyTorch，但仍然遇到了这个错误，那么可能是因为在安装PyTorch时没有正确设置CUDA相关的环境变量。你可以按照以下步骤进行操作：

- 在你的系统环境变量中添加CUDA的路径。具体的路径可能会因为你的系统配置而有所不同，你可以在CUDA安装目录下找到相应的路径。

- 在你的PyCharm项目中设置CUDA相关的环境变量。你可以在PyCharm的设置中找到项目的环境变量设置，并添加CUDA的路径。

通过以上步骤，你应该能够解决AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled错误并成功启用CUDA支持。