安装说明

先决条件

torchtune 需要 PyTorch，因此请根据您的主机和环境进行安装 使用“本地启动”页面。您还应该安装 torchvision （用于多模态 LLM）和 torchao （用于量化 API）。您可以安装 stable 或 nightly 版本，其中包含以下命令：

# 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，可以下载 使用以下命令：

pip install torchtune

要确认软件包安装正确，您可以运行以下命令：

tune

并且应该看到以下输出：

usage: tune [-h] {download,ls,cp,run,validate} ...

Welcome to the torchtune CLI!

options:
-h, --help            show this help message and exit

...

安装方式git clone

如果您想从 torchtune 获得最新和最强大的功能，或者如果您想成为贡献者， 您还可以使用以下命令在本地安装软件包。

git clone https://github.com/pytorch/torchtune.git
cd torchtune
pip install -e .

# or for a developer installation
pip install -e .["dev"]

安装 nightly build

Torchtune 每天晚上都会使用对 Branch 的最新提交进行构建。如果您需要最新的更新 到包中，而不通过 进行安装，您可以使用以下命令进行安装：maingit clone

pip install --pre torchtune --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu --no-cache-dir

注意

--no-cache-dir将直接不查找 torchtune 的缓存版本，从而覆盖 您现有的 Torchtune 安装。pip

如果您已经安装了 PyTorch，则 torchtune 将默认使用该版本。但是，如果您想 使用 nightly 版本的 PyTorch，您可以将选项附加到上述命令中。如果你 选择此安装方法，您可能需要更改索引 URL 中的“cpu”后缀以匹配您的 CUDA 版本。例如，如果您运行的是 CUDA 12，则索引 URL 将为 “https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121”。--force-reinstall