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做网站的计划概要,建筑安全网,fullpage.js wordpress,网站建设维护推广合同🚀【超详细】基于 CUDA 12.4 Python 3.11 构建 Wan2.1 项目的集成推理环境(含 PyTorch 2.5.1 GPU 安装教程) 本文将一步一步带你搭建一个可用于构建和运行 Wan2.1 的深度学习环境,完全兼容 CUDA 12.4,并基于官方镜像 …

🚀【超详细】基于 CUDA 12.4 + Python 3.11 构建 Wan2.1 项目的集成推理环境(含 PyTorch 2.5.1 GPU 安装教程)

本文将一步一步带你搭建一个可用于构建和运行 Wan2.1 的深度学习环境,完全兼容 CUDA 12.4,并基于官方镜像 nvidia/cuda:12.4.0-devel-ubuntu22.04 和 Python 3.11。包括 PyTorch 安装、依赖处理、环境验证和常见问题解决,全程使用国内清华镜像加速。🚀


📦 基础环境说明

环境项
镜像nvidia/cuda:12.4.0-devel-ubuntu22.04
Python3.11(自定义安装)
包管理pip(使用清华镜像)
加速工具包torch, flash-attn, packaging, 等
用途构建并运行 Wan2.1 模型项目(适配 GPU)

🔧 一、安装系统依赖 + Python 3.11

apt update && apt install -y \python3.11 python3.11-venv python3.11-dev python3-pip \build-essential cmake git curl wget# 设置默认 python/pip(可选)
ln -sf /usr/bin/python3.11 /usr/bin/python
ln -sf /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip

✅ 这样就完成了 Python 和基本构建工具的配置。


⬆️ 二、升级 pip 和 setuptools

升级安装工具,防止后续编译或安装失败:

pip install --upgrade pip setuptools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

🔥 三、安装 PyTorch 2.5.1(支持 CUDA 12.4)

✅ 官方推荐安装命令如下:

pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 \--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 \--extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

📌 解释

  • --index-url: 从 PyTorch 官方 CUDA 12.4 仓库拉取核心库;
  • --extra-index-url: 其余依赖包走清华镜像,加速飞起🚄

✅ 四、验证 PyTorch 安装是否成功

执行下面命令确认版本 & GPU 支持:

python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

预期输出(只要 True 就代表 GPU 可以用了🔥):

2.5.1
True

📁 五、安装项目依赖(requirements.txt)

⚠️ 注意:一定要先装好 PyTorch 再执行这步!

# 先补装一些构建时依赖,防止报错
pip install packaging -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 然后安装项目依赖
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

🛠 六、常见问题解决大全(强烈建议收藏 🔖)

❌ 错误提示✅ 解决方法
ModuleNotFoundError: No module named 'torch'你忘记装 PyTorch 了,参考【第三步】
ModuleNotFoundError: No module named 'packaging'手动安装:pip install packaging
setup.py egg_info failedflash-attn 报错确保 PyTorch 已装,并且提前装了 packaging
CMake is not installed安装:apt install cmake build-essential
GPU 无法识别确认 nvidia-smi 正常,驱动版本建议 ≥ 550.x

📌 七、附录:环境检测命令

查看 GPU 状态:

nvidia-smi

查看 CUDA 版本:

nvcc --version

✅ 最终总结

🚀 完成以上所有步骤,你的 Wan2.1 项目环境就搭建完成了,可以放心训练和测试了!

如果你在构建或运行中遇到其他奇怪的问题,也欢迎留言,我会第一时间解答。

🎁 如果觉得有帮助,别忘了点赞 + 收藏 + 关注 🔥

这将是我持续更新 PyTorch + AI 项目部署文档的最大动力!

http://www.dtcms.com/a/481385.html

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