cuda12.4安装torch版本

安装CUDA 12.4和Torch版本可以按照以下步骤进行：

1. 安装CUDA 12.4
- 首先下载CUDA 12.4安装包，并按照安装向导进行安装。
- 安装完成后，需要将CUDA的路径添加到系统环境变量中。

2. 安装Anaconda
- 在Anaconda官网下载相应的版本，并按照安装向导进行安装。

3. 创建虚拟环境并安装PyTorch
- 打开命令行窗口，使用以下命令创建虚拟环境：`conda create --name myenv`
- 激活虚拟环境：`conda activate myenv`
- 安装PyTorch：`conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.4 -c pytorch`

4. 测试PyTorch
- 在虚拟环境中打开Python交互式环境：`python`
- 输入以下代码测试PyTorch是否安装成功：

     import torch
     print(torch.__version__)

5. （可选）安装其他依赖库
- 如果需要使用其他依赖库，可以使用以下命令进行安装：`pip install 库名`

相关问题

mmcv_full = 1.7.0库cuda12.4安装torch=1.13

MMDetection-full是一个基于PyTorch的强大的目标检测工具包，它包含了mmcv（Multi-modal Multi-task Computer Vision）库，用于图像处理、数据增强和其他计算机视觉任务的基础模块。当你提到`mmcv_full=1.7.0`和`cuda12.4`，这通常意味着你需要针对CUDA 12.4版本的GPU环境来安装这个特定版本的mmcv。

以下是安装步骤的大致指导：

1. **安装CUDA 12.4**：
- 首先，需要从NVIDIA官网下载对应CUDA的安装包，并按照官方文档进行安装。
- 安装完成后，需要配置系统环境变量，确保系统能够识别CUDA。

2. **安装cuDNN**：
- CUDA 12.4通常会包含cuDNN的支持，检查已安装的cuDNN版本是否匹配CUDA，如果没有，需单独下载cuDNN并安装。

3. **安装Python和pip**：
- 确保你已经安装了Python 3.x（推荐使用Python 3.6以上版本），因为mmcv通常与Python 3兼容。
- 安装pytorch（这里是torch=1.13版本），你可以通过命令行运行：

     pip install torch==1.13.0 torchvision cudatoolkit=12.4 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

4. **安装mmcv-full**：
- 使用pip安装mmcv-full到指定版本：

     pip install mmcv-full==1.7.0

- 确保pip指定了正确的cuDNN路径，如果安装过程中遇到找不到cuDNN的问题，需要手动添加cuDNN的库目录到系统PATH。

5. **验证安装**：
- 安装完成后，你可以运行一些mmcv的示例代码来验证是否成功安装以及是否能利用CUDA加速。

cuda12.4安装vllm

### VLLM 大规模语言模型推理引擎在 CUDA 12.4 环境下的安装配置

#### 准备工作
为了确保VLLM能够在支持CUDA 12.4的环境中正常运行，首先需要确认系统的硬件兼容性和软件环境已经满足最低需求。这通常意味着拥有NVIDIA GPU并预先设置了相应的驱动程序。

#### 安装 PyTorch 和其他依赖项
由于VLLM基于PyTorch构建，在开始之前应该先按照官方推荐的方式安装适合当前CUDA版本的PyTorch发行版：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

这条命令会从指定索引URL下载适用于CUDA 12.4平台的PyTorch包及其配套组件[^2]。

#### 获取 VLLM 源码
接下来获取VLLM项目的源代码。可以通过Git克隆仓库来完成这一操作:

git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm

#### 构建和安装 VLLM
进入项目目录后，可以利用Python打包工具来进行本地编译与安装：

pip install -e .

此指令不仅能够处理直接声明于`setup.py`文件中的各项依赖关系，还会执行必要的C++扩展模块编译过程，从而使得最终产物能充分利用GPU加速特性。

#### 测试安装成果
最后一步是对新安装好的库做简单验证，比如尝试导入vllm模块查看是否存在错误提示；也可以参照文档示例编写一小段测试脚本用于评估基本功能是否可用。