安装说明¶
Pre-requisites¶
torchtune 需要 PyTorch，因此请使用 “本地启动” 页面为您的主机和环境进行安装。您还应该安装 torchvision（用于多模态大语言模型）和 torchao（用于量化 API）。您可以使用以下命令安装稳定版或夜间构建版本：
# Install stable version of PyTorch libraries using pip
pip install torch torchvision torchao
# Or nightly install for latest features
pip install --pre torch torchvision torchao --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121 # full options are cpu/cu118/cu121/cu124
通过 PyPI 安装¶
torchtune 的最新稳定版本托管在 PyPI 上，可通过以下命令下载：
pip install torchtune
要确认包已正确安装，您可以运行以下命令：
tune
并应看到以下输出：
usage: tune [-h] {download,ls,cp,run,validate} ...
Welcome to the torchtune CLI!
options:
-h, --help show this help message and exit
...
通过 git clone安装 ¶
如果你想要从torchtune获取最新的功能，或者如果你想成为贡献者，你也可以使用以下命令在本地安装该包。
git clone https://github.com/pytorch/torchtune.git
cd torchtune
pip install -e .
# or for a developer installation
pip install -e .["dev"]
安装夜间构建¶
torchtune 每个晚上都会使用 main 分支的最新提交构建。如果您希望安装包的最新更新，但又不想通过 git clone 安装，请使用以下命令进行安装：
pip install --pre torchtune --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu --no-cache-dir
注意
--no-cache-dir 将指示 pip 不查找 torchtune 的缓存版本，从而覆盖您现有的 torchtune 安装。
如果您已经安装了 PyTorch，torchtune 将默认使用该版本。但是，如果您想使用 PyTorch 的 nightly 版本，可以在上述命令中附加 --force-reinstall 选项。如果您选择这种安装方法，可能需要将索引 URL 中的“cpu”后缀更改为与您的 CUDA 版本匹配。例如，如果您运行的是 CUDA 12，您的索引 URL 应为“https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121”。