使用AutoDL安装Mamba
租界的云服务器使用环境ubuntu22.04, cuda 11.8, cudnn8.9 python= 3.10 torch=2.10
远程连接验证安装条件
- 使用Pycharm连接远程的云GPU服务器
- 使用nvidia-smi 和 nvcc -V python conda info-e来验证云主机是否具有安装的条件。
conda创建虚拟环境并安装pytorch
在确保云GPU服务器满足安装条件的基础上，我们使用conda来创建对应的虚拟环境。
conda create -n Mamba python=3.10
执行初始化操作并激活所创建的虚拟环境。
source activate
root@autodl-container-1d0242a1d3-c28f8abb:~# source activate
(base) root@autodl-container-1d0242a1d3-c28f8abb:~#
conda activate Mamba
首先先安装pytorch
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.8 -c pytorch
在下载完成之后验证一下GPU版本的torch是否可以使用。
python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
不可以使用时结合官网文档重新进行安装使用。
conda remove pytorch torchvision cudatoolkit=11.8 -c pytorch
conda install pytorch== 2.2.1 torchvision== 0.17.1 torchaudio==2.2.1 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
pip install torch== 2.2.0 torchvision== 0.17.0 torchaudio==2.2.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
>>> import torch
>>> print(torch.cuda.is_available())
True
Mamba项目克隆和安装
(Mamba) root@autodl-container-1d0242a1d3-c28f8abb:~# mkdir chenruxu
(Mamba) root@autodl-container-1d0242a1d3-c28f8abb:~# ls
autodl-pub autodl-tmp chenruxu miniconda3 tf-logs
(Mamba) root@autodl-container-1d0242a1d3-c28f8abb:~# cd chenruxu/
(Mamba) root@autodl-container-1d0242a1d3-c28f8abb:~/chenruxu# ls
- pip install causal-conv1d>=1.2.0
在AutoDL的GPU服务器中安装不成功，需要我们手动的进行下载并使用。
https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d/releases
- git clone https://github.com/state-spaces/mamba.git
- cd mamba pip install .
pip install . --no-build-isolation -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
