# 安装 环境要求: - PyTorch >= 1.11 (PyTorch 2.x 正在适配中) - Python >= 3.7 - CUDA >= 11.0 - [NVIDIA GPU Compute Capability](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus) >= 7.0 (V100/RTX20 and higher) - Linux OS 如果你遇到安装问题,可以向本项目 [反馈](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/issues/new/choose)。 ## 从PyPI上安装 你可以PyPI上使用以下命令直接安装Colossal-AI。 ```shell pip install colossalai ``` **注:现在只支持Linux。** 如果你想同时安装PyTorch扩展的话,可以添加`CUDA_EXT=1`。如果不添加的话,PyTorch扩展会在运行时自动安装。 ```shell CUDA_EXT=1 pip install colossalai ``` ## 从源安装 > 此文档将与版本库的主分支保持一致。如果您遇到任何问题,欢迎给我们提 issue。 ```shell git clone https://github.com/hpcaitech/ColossalAI.git cd ColossalAI # install dependency pip install -r requirements/requirements.txt # install colossalai CUDA_EXT=1 pip install . ``` 如果您不想安装和启用 CUDA 内核融合(使用融合优化器时强制安装),您可以不添加`CUDA_EXT=1`: ```shell pip install . ``` 如果您在使用CUDA 10.2,您仍然可以从源码安装ColossalA。但是您需要手动下载cub库并将其复制到相应的目录。 ```bash # clone the repository git clone https://github.com/hpcaitech/ColossalAI.git cd ColossalAI # download the cub library wget https://github.com/NVIDIA/cub/archive/refs/tags/1.8.0.zip unzip 1.8.0.zip cp -r cub-1.8.0/cub/ colossalai/kernel/cuda_native/csrc/kernels/include/ # install CUDA_EXT=1 pip install . ```