2、操作系统与环境准备

说实话,选操作系统这件事,我见过太多人纠结了。

有人觉得Windows不行,有人觉得Mac太贵,还有人觉得Linux太折腾。其实吧,选哪个都能跑大模型,关键是你得把环境搭对。我自己三套系统都折腾过,今天就把踩过的坑和总结的经验全倒出来。

核心原则:别在系统选择上花太多时间。选你最熟悉的那个,然后按下面的步骤把环境配好就行。

2.1 操作系统怎么选?

我个人的建议很简单:

  • Windows用户:装WSL2,这是目前最省心的方案。我在Windows上跑了两年,除了偶尔的驱动问题,基本没大毛病。
  • macOS用户:M1/M2芯片的直接用,Intel芯片的也能跑,就是慢点。我有个同事用M1 MacBook Air跑7B模型,效果还不错。
  • Linux用户:Ubuntu 22.04 LTS是我的首选。为什么?因为社区支持最好,遇到问题随便一搜就有答案。

你想想看,大模型推理最吃的是GPU和内存。操作系统本身影响不大,但环境配置的坑可不少。

2.2 Windows用户的WSL2安装

嗯,这里要注意。WSL2不是必须的,但如果你用Windows,我强烈建议装一个。为什么?因为很多大模型工具在原生Windows下跑会有各种奇怪的问题。

我曾经在Windows下直接跑llama.cpp,结果编译就卡了半天。后来换了WSL2,十分钟搞定。

安装步骤

  1. 启用WSL功能:以管理员身份打开PowerShell,运行:
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

然后重启电脑。

  1. 安装Linux内核更新包:去微软官网下载WSL2 Linux内核更新包,安装就行。
  2. 设置WSL2为默认版本
wsl --set-default-version 2
  1. 安装Ubuntu:在Microsoft Store搜索Ubuntu,选22.04 LTS版本安装。

小技巧:安装完第一次启动时,会让你创建用户名和密码。记住这个密码,后面sudo要用。我习惯把用户名设成和Windows一样,省得记混。

WSL2的配置优化

装完别急着用,先做两件事:

  • 限制内存使用:在Windows用户目录下创建.wslconfig文件,写入:
[wsl2]
memory=8GB
processors=4
localhostForwarding=true

我一般设8GB,如果你内存大可以设高点。但别设满,Windows自己也要用。

  • 设置默认用户:有时候WSL会以root登录,这很烦。用这个命令改回来:
ubuntu2204 config --default-user yourusername

注意:WSL2的网络模式是NAT,和Windows主机不在同一个网段。如果你要用局域网访问WSL里的服务,记得配端口转发。我踩过这个坑,折腾了一下午才发现是网络问题。

2.3 Python 3.10+ 环境安装

Python版本这事,我吃过亏。之前用Python 3.8跑一个模型,结果依赖库装不上,折腾半天才发现是版本太老。所以现在统一用3.10+。

Linux/macOS安装

用pyenv管理Python版本,这是我目前觉得最靠谱的方式:

# 安装pyenv
curl https://pyenv.run | bash

# 添加到bashrc
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'command -v pyenv >/dev/null || export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc

# 安装Python 3.10
pyenv install 3.10.12
pyenv global 3.10.12

macOS用户注意,如果遇到编译错误,先装Xcode Command Line Tools:

xcode-select --install

Windows安装

Windows下我推荐直接装Anaconda,省心:

  1. 去官网下载Anaconda安装包(Python 3.10版本)
  2. 安装时勾选"Add Anaconda to my PATH environment variable"
  3. 装完打开终端验证:python --version

我的习惯:每个项目建一个独立的虚拟环境。比如:

python -m venv llm_env
source llm_env/bin/activate  # Linux/macOS
llm_env\Scripts\activate     # Windows

这样不同项目的依赖不会打架,我吃过这个亏,一次升级把另一个项目搞崩了。

2.4 Git与CMake安装

这两个工具,说白了就是大模型世界的"螺丝刀"和"扳手"。Git用来下载代码,CMake用来编译。

Git安装

Linux用户:

sudo apt update && sudo apt install git -y

macOS用户:

brew install git

Windows用户:去git-scm.com下载安装包,一路下一步就行。

装完配置一下:

git config --global user.name "你的名字"
git config --global user.email "你的邮箱"

我个人习惯加两个别名:

git config --global alias.co checkout
git config --global alias.br branch

CMake安装

这个稍微麻烦点。很多模型需要从源码编译,CMake版本不能太低。

Linux用户:

# 先卸载旧版本
sudo apt remove cmake -y

# 下载最新版
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.27.6/cmake-3.27.6-linux-x86_64.tar.gz
tar -xzf cmake-3.27.6-linux-x86_64.tar.gz
sudo mv cmake-3.27.6-linux-x86_64 /opt/cmake

# 添加到PATH
echo 'export PATH=/opt/cmake/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

macOS用户:

brew install cmake

Windows用户:去cmake.org下载安装包,安装时记得勾选"Add CMake to the system PATH"。

我曾经踩过的坑:用系统自带的apt装cmake,版本是3.16,结果编译llama.cpp时报错说需要3.20以上。所以一定要装最新版,别偷懒。

2.5 验证环境

装完别急着走,跑个简单的验证脚本:

# 检查Python
python --version
# 输出应为 Python 3.10.x

# 检查Git
git --version
# 输出应为 git 2.x

# 检查CMake
cmake --version
# 输出应为 cmake 3.27.x

如果都正常,恭喜你,环境准备好了。

最后说一句:环境配置这事,第一次总是最痛苦的。但配好了后面就顺了。我刚开始搞的时候,光装WSL就重装了三次。别怕,慢慢来。

操作系统与环境准备 · 知识体系 环境准备核心 Windows + WSL2 Python 3.10+ 环境 Git + CMake 工具 启用WSL功能 安装Ubuntu 22.04 配置 .wslconfig pyenv 管理版本 虚拟环境隔离 Git 版本控制 CMake 编译工具 ✅ 环境验证:python / git / cmake 三选一即可,推荐 Windows + WSL2 方案
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