pytorch下载：pytorch下载太慢怎么办——

pytorch下载失败

检查Python版本：Pytorch需要python8 - 11的环境，过高或过低的版本都可能导致下载失败。若版本不合适，重新下载合适版本的Python即可。

可能的失败原因及解决方法： Python版本不兼容： 错误提示：如Error： Could not find a version that satisfies the requirement torch==0+cu102或Error： No matching distribution found for torch==0+cu102。

在安装 PyTorch 时，conda 试图删除或重命名一个文件（在本例中是 caffe2_observers.dll），但由于权限问题而失败。这会导致安装过程中断，并提示用户手动删除该文件。

vllm自带pytorch版本不支持sm_120

1、当vllm自带的PyTorch版本不支持sm_120时，你可以尝试安装PyTorch Nightly版本来解决兼容性问题。具体步骤如下：安装PyTorch Nightly版本：PyTorch的Nightly版本是预发布版本，通常包含对最新硬件和架构的支持。你可以从PyTorch的官网或其Nightly构建仓库中下载并安装。

2、训练与推理协同：PyTorch和vLLM分别在大模型的训练和推理阶段发挥优势，形成了互补的关系。硬件兼容性：vLLM作为PyTorch生态系统的一部分，被深度集成到PyTorch中，支持多种硬件后端，确保了在不同硬件平台上的无缝兼容性和性能优化。

3、确保VLLM及其依赖项是为CPU编译的。如果PyTorch等依赖项是为GPU加速而安装的，即使指定了CPU设备，也可能尝试使用GPU。在安装VLLM时，可以使用如VLLM_TARGET_DEVICE=cpu pip install -v -r requirements-cpu.txt的命令来确保安装的是CPU版本的依赖项。依赖项版本问题：确保所有依赖项的版本与VLLM兼容。

4、部署vllm大模型：vllm大模型的部署可能需要在支持CUDA的NVIDIA GPU上进行，并需要特定的软件环境和依赖库。部署步骤包括安装必要的软件（如Anaconda、PyTorch等）、准备模型数据和配置文件，以及设置CUDA可见设备等。

5、vLLM中torch compile的使用原理 torch compile在vLLM中的主要作用是提供相对较好的baseline performance，而无需修改modeling代码。它包含frontend和backend两部分，共同协作以优化模型执行效率。torch compile的核心组件 frontend：功能：捕获fx graph，并生成bytecode。

下载whl文件和使用pip安装PyTorch(Win10)

在安装PyTorch过程中，首先需进入PyTorch官网，按照正常的操作选择对应的命令，然后点击打开后面的whl下载页面。页面会根据你的电脑配置提供下载选项。以CPU配置为例，选择torch5和torchvison0.6，使用Python7，针对Win10系统的选项，避免费眼睛还容易出错，推荐使用搜索方法进行寻找。

CUDA版本AMD用户无需考虑，NVIDIA用户需确保至少GTX10系列，显存4GB以上的显卡。作者使用GTX1660Ti，CUDA 16。CUDA是NVIDIA的并行计算平台，查看CUDA版本可通过nvidia-smi。 安装PyTorch推荐直接从官网下载安装，或者针对网络状况采取特定下载策略。

定位whl文件：使用命令行工具导航到下载whl文件的目录。例如，如果文件在桌面上，可以使用cd Desktop命令切换到桌面。执行安装命令：使用pip安装whl文件，命令格式为pip install 文件名.whl。

使用 cd 命令切换到下载的whl文件所在的目录。例如，如果文件在桌面上，可以执行 cd Desktop。安装whl文件：使用pip命令安装whl文件。命令格式为 pip install 文件名.whl。例如，如果文件名是 yappi0.98cp27cp27mwin_amd6whl，则执行 pip install yappi0.98cp27cp27mwin_amd6whl。