张家界市网站建设_网站建设公司_MongoDB_seo优化

今天使用swift这个框架安装megatron，训模型，总是遇到一些莫名其妙的版本冲突bug，以及一些安装不上的bug。

下面直接给出修复安装的代码：

#!/bin/bash#transformer_engine 完整安装脚本（解决所有依赖问题）set-e echo"=== Transformer Engine 完整安装脚本 ==="source activate swift # 步骤1:确保基础依赖已安装 echo""echo"=== 步骤 1: 检查并安装基础依赖 ==="proxychains4 pip install--upgrade pip setuptools wheel ninja2>&1|tail-10# 步骤2:安装 cuDNN（如果还没有） echo""echo"=== 步骤 2: 确保 cuDNN 已安装 ==="if[!-f"$CONDA_PREFIX/include/cudnn.h"];then echo"安装 cuDNN via conda..."conda install-c nvidia cudnn-y2>&1|tail-10fi # 步骤3:安装 NCCL（之前遇到过这个问题） echo""echo"=== 步骤 3: 检查并安装 NCCL ==="if[!-f"$CONDA_PREFIX/include/nccl.h"]&&[!-f"/usr/include/nccl.h"];then echo"尝试安装 NCCL via conda..."conda install-c nvidia nccl-y2>&1|tail-10||{echo"⚠️ conda 安装 NCCL 失败，尝试系统级安装..."echo"lsz"|sudo-S apt-get install libnccl-dev-y2>&1|tail-10||echo"⚠️ 系统级安装也失败"}fi # 步骤4:设置所有必要的环境变量 echo""echo"=== 步骤 4: 设置编译环境变量 ==="export CUDA_HOME=$CONDA_PREFIX export CUDNN_INCLUDE_DIR=$CONDA_PREFIX/include export CUDNN_LIBRARY_DIR=$CONDA_PREFIX/lib export LD_LIBRARY_PATH=$CUDNN_LIBRARY_DIR:$LD_LIBRARY_PATH # 设置 NCCL 路径（如果存在）if[-f"$CONDA_PREFIX/include/nccl.h"];then export NCCL_INCLUDE_DIR=$CONDA_PREFIX/include export NCCL_LIB_DIR=$CONDA_PREFIX/lib elif[-f"/usr/include/nccl.h"];then export NCCL_INCLUDE_DIR=/usr/include export NCCL_LIB_DIR=/usr/lib/x86_64-linux-gnu export LD_LIBRARY_PATH=$NCCL_LIB_DIR:$LD_LIBRARY_PATH fi # 设置 CUDA 路径if[-d"/usr/local/cuda"];then export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH fi echo"环境变量设置完成："echo" CUDA_HOME=$CUDA_HOME"echo" CUDNN_INCLUDE_DIR=$CUDNN_INCLUDE_DIR"echo" NCCL_INCLUDE_DIR=${NCCL_INCLUDE_DIR:-未设置}"# 步骤5:尝试安装 transformer_engine（使用--no-build-isolation 避免依赖问题） echo""echo"=== 步骤 5: 安装 transformer_engine ==="echo"方法 1: 使用 --no-build-isolation（推荐）..."# 先尝试从标准 PyPI 安装 proxychains4 pip install transformer_engine[pytorch]--no-build-isolation2>&1|tee/tmp/te_install.log&&{echo"✓ transformer_engine 安装成功！"exit0}||{echo"⚠️ 标准 PyPI 安装失败，查看详细错误..."tail-50/tmp/te_install.log|grep-A20"error\|Error\|ERROR\|fatal"||tail-30/tmp/te_install.log}# 如果失败，尝试从 NVIDIA PyPI 安装 echo""echo"方法 2: 从 NVIDIA PyPI 安装..."proxychains4 pip install-i https://pypi.nvidia.com transformer_engine[pytorch] --no-build-isolation 2>&1 | tee /tmp/te_install_nvidia.log && {echo"✓ 从 NVIDIA PyPI 安装成功！"exit0}||{echo"⚠️ NVIDIA PyPI 安装也失败，查看详细错误..."tail-50/tmp/te_install_nvidia.log|grep-A20"error\|Error\|ERROR\|fatal"||tail-30/tmp/te_install_nvidia.log}# 如果还是失败，尝试安装特定版本 echo""echo"方法 3: 尝试安装较旧版本（可能更容易编译）..."proxychains4 pip install"transformer_engine[pytorch]==2.4.0"--no-build-isolation2>&1|tail-30&&{echo"✓ 安装旧版本成功！"exit0}||echo"⚠️ 旧版本安装也失败"# 最终诊断 echo""echo"=== 安装失败诊断 ==="echo"检查关键文件："echo" cuDNN header: $([ -f "$CUDNN_INCLUDE_DIR/cudnn.h" ] && echo "✓ 存在" || echo "✗ 不存在")"echo" NCCL header: $([ -f "${NCCL_INCLUDE_DIR:-/none}/nccl.h" ] && echo "✓ 存在" || echo "✗ 不存在")"echo" CUDA: $([ -d "$CUDA_HOME" ] && echo "✓ 存在" || echo "✗ 不存在")"echo""echo"如果仍然失败，可能需要："echo"1. 安装完整的 CUDA 工具包: conda install -c nvidia cuda-toolkit"echo"2. 或者安装系统级开发包: sudo apt-get install libcudnn8-dev libnccl-dev"echo"3. 检查编译错误日志: cat /tmp/te_install.log"

通过这个代码，成功安装。主要是在cursor的辅助下完成的。今天花费了几个小时搞这个transformer_engine。因为我记得megatron的环境一直不好配置安装。希望后面有人能从这篇博客中获取一点灵感。

后记

2026年1月15日于上海，周四。