PyTorch 安装与运行维护科普 · Dylan AI Agent Nexus

什么是 PyTorch

PyTorch 是主流深度学习框架之一，提供张量计算、自动求导、分布式训练与丰富生态（TorchVision/TorchAudio 等）。在 AI 主机环境中，它承担“训练/微调/推理”的核心职责。

版本与构建（与 GPU 栈的关系）

• 版本矩阵：PyTorch 与 驱动/CUDA/cuDNN/TensorRT 存在兼容关系；优先采用官方页面提供的 pip/conda 指令生成的匹配组合。
• GPU/CPU 构建：无 GPU 环境可使用 CPU 版；GPU 版需选择对应 CUDA 构建（如 cu121）。
• 容器优先：在生产环境推荐使用官方/社区稳定容器，减少环境差异。

本页不提供安装步骤；请根据官方指令选择与您 CUDA/驱动相匹配的二进制包。

训练与微调（关键要点）

• 数据管道：使用 Dataset/DataLoader，开启 num_workers 与预取；确保随机打乱。
• 混合精度：torch.cuda.amp 可显著降低显存并加速训练；关注梯度缩放。
• 分布式训练：torch.distributed/DDP；设置合适的后端（NCCL/Gloo），注意梯度同步与通信带宽。
• 可复现性：固定随机种子，控制 cudnn.deterministic 与 benchmark，锁定依赖。

推理与部署（正确性优先，再追求极致）

• 脚本化与编译：在 2.x 版本中尝试 torch.compile，对部分网络可获得可观提速。
• 导出 ONNX：对时延敏感的服务可导出 ONNX 并使用 TensorRT 构建引擎。
• 批处理与并发：设置合适的 batch 与请求并发；多进程/多实例隔离 GPU 上下文。

性能与稳定（实践建议）

• 显存管理：监控峰值显存、释放缓存（torch.cuda.empty_cache()），减少碎片。
• NCCL/通信：多卡/多机训练关注 NCCL 环境与拓扑；避免 PCIe 过载与 NUMA 跨节点。
• 算子落地：优先使用官方算子与常见数据布局（NCHW/NDHWC），获得更好内核支持。

常见问题与排错

• 导入失败/找不到 CUDA：核对 PyTorch 构建与 CUDA 版本；通过 torch.version.cuda 与 torch.cuda.is_available() 快速自检。
• 性能抖动：检查温度降频、cudnn.benchmark、数据加载瓶颈；使用 profiler 定位热点。
• 分布式挂起：确认 NCCL 端口、防火墙、主从地址与超时配置；避免 rank 配置错误。

排错顺序：先环境（驱动/CUDA/版本）、再框架（导入/自检）、再模型（数据/算子/形状），逐层定位。

维护与合规

• 版本留痕：记录训练/推理所用 PyTorch/CUDA/cuDNN/驱动版本与关键参数，便于复现。
• 最小权限：限制生产环境的环境/依赖变更；灰度验证、回滚预案必不可少。
• 备份与镜像：对关键环境与模型/权重/依赖做镜像与校验，确保快速恢复。