LLaMA-Factory环境安装-重点总结

问题：在使用官网介绍的博客，进行安装，比较顺利。只不过，在需要推理加速时，UI界面上，给出的选项所支持的FlashAttention-2和Unsloth，不好实现。在进行一系列的调整，总结如下：

想要同时实现FlashAttention-2和Unsloth推理加速的环境安装方式：

以Ubuntu22.04 RTX4090 24GB为例：

1. 系统配置：CUDA版本选择12.2.x，因为高版本的flash-attn库不提供12.1版本的安装包：

## cuda 
export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.2/lib64

2. 虚拟环境创建：python版本选择3.10.x，使用官方推荐的安装方式：

conda create -n llama_factory python=3.10 -y

3. 首先安装LLaMA-Factory官方提供的环境安装内容：

pip install -e .[torch,metrics,,bitsandbytes]

备注：torch版本为2.3.x，后续根据变化调整为对应版本

4. 然后安装flash-attn库，版本号含有cu122torch2.3cxx11abiFALSE：

pip install flash_attn-2.5.8+cu122torch2.3cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

备注：安装版本号含TRUE会报错。

5. 最后安装unsloth库，根据官方的安装内容，仅选取部分即可：

pip install "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
……
Installing collected packages: unsloth, protobufAttempting uninstall: protobufFound existing installation: protobuf 5.26.1Uninstalling protobuf-5.26.1:Successfully uninstalled protobuf-5.26.1
Successfully installed protobuf-3.20.3 unsloth-2024.5

备注：有colab-new标识的，其他标识的安装额外库会报错。其次，这一步会将protobuf版本号降低导致FlashAttention-2方式的模型加速报错，但是将其版本号恢复为原先版本不会导致Unsloth方式模型加速报错，所以重新安装原先版本的protobuf库，此处根据实际进行恢复版本号：