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Windows环境下搭建Qwen开发环境

news 来源：原创 2025/7/15 12:28:08

1 参考文献

【官方指引】https://qwen.readthedocs.io/en/latest/

【ModelScope训练】https://modelscope.cn/docs/%E4%BD%BF%E7%94%A8Tuners

【CUDA下载安装教程】https://blog.csdn.net/changyana/article/details/135876568

【安装cuDNN】https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

【安装PyTorch】https://pytorch.org/

【安装Ollama】https://ollama.com/download

2 基础环境

2.1 安装CUDA

【查看显卡驱动】nvidia-smi

【验证CUDA安装】nvcc -V

首先查看NVIDIA显卡对应的CUDA版本号，然后根据此版本号下载对应版本的Toolkit

2.2 安装cuDNN

把下载的cudnn压缩包进行解压，在cudnn的文件夹下，把bin，include，lib文件夹下的内容对应拷贝到cuda相应的bin，include，lib下即可，最后安装完成。

2.3 安装PyTorch

# 验证PyTorch是否与CUDA兼容import torchprint(torch.\_\_version\_\_)
print(torch.cuda.is\_available())

3 通过Ollama调用模型

Ollama是一种比较简单方便的本地运行方案。通过Ollama官网直接安装，可搜索支持的大模型：https://ollama.com/search?q=qwen

4 Qwen官方指引

Qwen官方指南详细说明了支持的各种方案，比查看各种网络博客说明更清晰。

5 自定义训练

5.1 参考ModelScope指引

\# 自定义ModelScope模型缓存路径
export MODELSCOPE\_CACHE\=/Users/kuliuheng/workspace/aiWorkspace/Qwen

 1 # A100 18G memory2 from swift import Seq2SeqTrainer, Seq2SeqTrainingArguments 3 from modelscope import MsDataset, AutoTokenizer 4 from modelscope import AutoModelForCausalLM 5 from swift import Swift, LoraConfig 6 from swift.llm import get\_template, TemplateType 7 import torch 8 9 pretrained\_model = 'qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct'
10 
11 
12 def encode(example):
13     inst, inp, output = example\['instruction'\], example.get('input', None), example\['output'\]
14     if output is None:
15         return {}
16     if inp is None or len(inp) == 0:
17         q = inst
18     else:
19         q = f'{inst}\\n{inp}'
20     example, kwargs = template.encode({'query': q, 'response': output})
21     return example
22 
23 
24 if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':
25     # 拉起模型
26     model = AutoModelForCausalLM.from\_pretrained(pretrained\_model, torch\_dtype=torch.bfloat16, device\_map='auto', trust\_remote\_code=True)
27     lora\_config = LoraConfig(
28                     r=8,
29                     bias='none',
30                     task\_type="CAUSAL\_LM",
31                     target\_modules=\["q\_proj", "k\_proj", "v\_proj", "o\_proj"\],
32                     lora\_alpha=32,
33                     lora\_dropout=0.05)
34     model = Swift.prepare\_model(model, lora\_config)
35     tokenizer = AutoTokenizer.from\_pretrained(pretrained\_model, trust\_remote\_code=True)
36     dataset = MsDataset.load('AI-ModelScope/alpaca-gpt4-data-en', split='train')
37     template = get\_template(TemplateType.chatglm3, tokenizer, max\_length=1024)
38 
39     dataset = dataset.map(encode).filter(lambda e: e.get('input\_ids'))
40     dataset = dataset.train\_test\_split(test\_size=0.001)
41 
42     train\_dataset, val\_dataset = dataset\['train'\], dataset\['test'\]
43 
44     train\_args = Seq2SeqTrainingArguments(
45         output\_dir='output',
46         learning\_rate=1e-4,
47         num\_train\_epochs=2,
48         eval\_steps=500,
49         save\_steps=500,
50         evaluation\_strategy='steps',
51         save\_strategy='steps',
52         dataloader\_num\_workers=4,
53         per\_device\_train\_batch\_size=1,
54         gradient\_accumulation\_steps=16,
55         logging\_steps=10,
56 )
57 
58     trainer = Seq2SeqTrainer(
59         model=model,
60         args=train\_args,
61         data\_collator=template.data\_collator,
62         train\_dataset=train\_dataset,
63         eval\_dataset=val\_dataset,
64         tokenizer=tokenizer)
65 
66     trainer.train()

View Code

（1）官方示例代码中没有写 __main__ 主函数入口，实际运行时发现会报错提示说：子线程在主线程尚未完成初始化之前就运行了。所以这里就补齐了一个主函数入口

（2）官方代码中没有针对 ‘qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct’ 模型代码，运行时target_modules会提示错误，需要指定模型中实际存在的模块名才行。这里有个技巧，通过打印模型信息可以看到实际的层级结构：

from modelscope import AutoModelForCausalLMmodel\_name \= 'qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct'
model \= AutoModelForCausalLM.from\_pretrained(model\_name)
print(model)

得到如下结果：

Qwen2ForCausalLM((model): Qwen2Model((embed\_tokens): Embedding(151936, 896)(layers): ModuleList((0\-23): 24 x Qwen2DecoderLayer((self\_attn): Qwen2SdpaAttention((q\_proj): Linear(in\_features\=896, out\_features=896, bias=True)(k\_proj): Linear(in\_features\=896, out\_features=128, bias=True)(v\_proj): Linear(in\_features\=896, out\_features=128, bias=True)(o\_proj): Linear(in\_features\=896, out\_features=896, bias=False)(rotary\_emb): Qwen2RotaryEmbedding())(mlp): Qwen2MLP((gate\_proj): Linear(in\_features\=896, out\_features=4864, bias=False)(up\_proj): Linear(in\_features\=896, out\_features=4864, bias=False)(down\_proj): Linear(in\_features\=4864, out\_features=896, bias=False)(act\_fn): SiLU())(input\_layernorm): Qwen2RMSNorm((896,), eps=1e-06)(post\_attention\_layernorm): Qwen2RMSNorm((896,), eps=1e-06)))(norm): Qwen2RMSNorm((896,), eps=1e-06)(rotary\_emb): Qwen2RotaryEmbedding())(lm\_head): Linear(in\_features\=896, out\_features=151936, bias=False)
)

View Code

调整目标模块名之后，代码能够跑起来了，但Mac Apple M3笔记本上跑，的确是速度太慢了点：

\[INFO:swift\] Successfully registered \`/Users/kuliuheng/workspace/aiWorkspace/Qwen/testMS/.venv/lib/python3.10/site-packages/swift/llm/data/dataset\_info.json\`
\[INFO:swift\] No vLLM installed, if you are using vLLM, you will get \`ImportError: cannot import name 'get\_vllm\_engine' from 'swift.llm'\`
\[INFO:swift\] No LMDeploy installed, if you are using LMDeploy, you will get \`ImportError: cannot import name 'prepare\_lmdeploy\_engine\_template' from 'swift.llm'\`
Train:   0%|          | 10/6492 \[03:27<42:38:59, 23.69s/it\]{'loss': 20.66802063, 'acc': 0.66078668, 'grad\_norm': 30.34488869, 'learning\_rate': 9.985e-05, 'memory(GiB)': 0, 'train\_speed(iter/s)': 0.048214, 'epoch': 0.0, 'global\_step/max\_steps': '10/6492', 'percentage': '0.15%', 'elapsed\_time': '3m 27s', 'remaining\_time': '1d 13h 21m 21s'}
Train:   0%|          | 20/6492 \[23:05<477:25:15, 265.56s/it\]{'loss': 21.01838379, 'acc': 0.66624489, 'grad\_norm': 23.78275299, 'learning\_rate': 9.969e-05, 'memory(GiB)': 0, 'train\_speed(iter/s)': 0.014436, 'epoch': 0.01, 'global\_step/max\_steps': '20/6492', 'percentage': '0.31%', 'elapsed\_time': '23m 5s', 'remaining\_time': '5d 4h 31m 21s'}
Train:   0%|          | 30/6492 \[29:48<66:31:55, 37.07s/it\]{'loss': 20.372052, 'acc': 0.67057648, 'grad\_norm': 38.68712616, 'learning\_rate': 9.954e-05, 'memory(GiB)': 0, 'train\_speed(iter/s)': 0.016769, 'epoch': 0.01, 'global\_step/max\_steps': '30/6492', 'percentage': '0.46%', 'elapsed\_time': '29m 48s', 'remaining\_time': '4d 11h 2m 20s'}
Train:   1%|          | 40/6492 \[36:00<62:35:16, 34.92s/it\]{'loss': 20.92590179, 'acc': 0.66806035, 'grad\_norm': 38.17282486, 'learning\_rate': 9.938e-05, 'memory(GiB)': 0, 'train\_speed(iter/s)': 0.018514, 'epoch': 0.01, 'global\_step/max\_steps': '40/6492', 'percentage': '0.62%', 'elapsed\_time': '36m 0s', 'remaining\_time': '4d 0h 48m 3s'}
Train:   1%|          | 50/6492 \[42:23<60:03:47, 33.57s/it\]{'loss': 19.25114594, 'acc': 0.68523092, 'grad\_norm': 37.24295807, 'learning\_rate': 9.923e-05, 'memory(GiB)': 0, 'train\_speed(iter/s)': 0.01966, 'epoch': 0.02, 'global\_step/max\_steps': '50/6492', 'percentage': '0.77%', 'elapsed\_time': '42m 23s', 'remaining\_time': '3d 19h 1m 0s'}
Train:   1%|          | 60/6492 \[47:45<54:01:41, 30.24s/it\]{'loss': 19.54689178, 'acc': 0.69552717, 'grad\_norm': 27.87804794, 'learning\_rate': 9.908e-05, 'memory(GiB)': 0, 'train\_speed(iter/s)': 0.020941, 'epoch': 0.02, 'global\_step/max\_steps': '60/6492', 'percentage': '0.92%', 'elapsed\_time': '47m 45s', 'remaining\_time': '3d 13h 19m 3s'}
Train:   1%|          | 65/6492 \[50:38<64:46:05, 36.28s/it\]

Windows环境下搭建Qwen开发环境

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编程日记 2025/7/13 16:50:42

计算机专业的真正的就业情况

首先听到计算机行业，大多数人岗位已经饱和，前端已死，程序员35岁危机。但是事实上这些认知都是片面的，今天由我来为大家分析计算机行业的内幕。疫情过后，过内各种行业都受到了冲击，你们敢说除了体制内的行业…...

编程日记 2025/7/2 13:37:31

行为型模式-状态模式

状态模式（State Pattern）是行为型设计模式之一，用于允许一个对象在其内部状态改变时改变其行为。状态模式可以有效避免在对象中使用大量的条件语句，通过将状态的逻辑转移到独立的状态类中，实现状态与行为的分离。核心…...

编程日记 2025/7/13 7:19:49

字节跳动青训营刷题笔记19

问题描述小R正在组织一个比赛，比赛中有 n 支队伍参赛。比赛遵循以下独特的赛制： 如果当前队伍数为偶数，那么每支队伍都会与另一支队伍配对。总共进行 n / 2 场比赛，且产生 n / 2 支队伍进入下一轮。如果当前队伍数为奇数&…...

编程日记 2025/7/15 8:42:17

【MATLAB源码-第225期】基于matlab的计算器GUI设计仿真，能够实现基础运算，三角函数以及幂运算。

操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述界面布局计算器界面的主要元素分为几大部分：显示屏、功能按钮、数字按钮和操作符按钮。显示屏显示屏（Edit Text）：位于界面顶部中央，用于显示用户输入的表达式和…...

编程日记 2025/7/14 1:54:52

C++学习日记---第14天(蓝桥杯备赛)

笔记复习 1.对象的初始化和清理对象的初始化和清理是两个非常重要的安全问题，一个对象或者变量没有初始状态，对其使用后果是未知，同样的使用完一个对象或者变量，没有及时清理，也会造成一定的安全问题构造函数&…...

编程日记 2025/7/13 8:56:26

windows C#-定义和读取自定义特性

使用特性，可以声明的方式将信息与代码相关联。特性还可以提供能够应用于各种目标的可重用元素。考虑 ObsoleteAttribute。它可以应用于类、结构、方法、构造函数等。用于声明元素已过时。然后，由 C# 编译器负责查找此特性，并执行某响应操…...

编程日记 2025/7/15 5:45:35

一个vue项目如何运行在docker

将 Vue.js 应用程序通过 Docker 发布是一个非常常见的做法，它可以帮助你轻松地部署应用到不同的环境中。下面是一个简单的指南，介绍如何为 Vue.js 项目创建 Dockerfile 并进行构建和运行。第一步：安装 Docker 确保你的开发机器上已经安装了…...

编程日记 2025/7/13 10:37:48

重读《人月神话》（15）-祸起萧墙（Hatching a Catastrophe

增加更多的人手到一个已经延期的项目中往往不会加快项目的进度，反而可能使情况变得更糟。项目进度的细微延迟往往难以察觉，但它们却能悄无声息地累积起来，最终对整个项目的完成时间造成重大影响。昨天，一位关键成员因突发疾病未…...

编程日记 2025/7/14 17:11:30

【大数据学习 | Spark-Core】广播变量和累加器

1. 共享变量 Spark两种共享变量：广播变量（broadcast variable）与累加器（accumulator）。累加器用来对信息进行聚合，相当于mapreduce中的counter；而广播变量用来高效分发较大的对象&#xff0c…...

编程日记 2025/7/14 21:29:52

C/C++基础知识复习（30）

1) 什么是 C 中的 Lambda 表达式？它的作用是什么？ Lambda 表达式： 在 C 中，Lambda 表达式是一种可以定义匿名函数的机制，可以在代码中快速创建一个内联的函数对象，而不需要显式地定义一个函数。Lambda 表…...

编程日记 2025/7/11 18:15:03

【Spring MVC】如何获取cookie/session以及响应@RestController的理解，Header的设置

前言 🌟🌟本期讲解关于SpringMVC的编程之参数传递~~~ 🌈感兴趣的小伙伴看一看小编主页：GGBondlctrl-CSDN博客 🔥 你的点赞就是小编不断更新的最大动力 🎆那么废…...

编程日记 2025/7/14 5:21:05

Could not locate device support files.

报错信息：Failure Reason: The device may be running a version of iOS (13.6.1 17G80) that is not supported by this version of Xcode.[missing string: 869a8e318f07f3e2f42e11d435502286094f76de] 问题：xcode15升级到xcode16之后，13.…...

编程日记 2025/7/14 5:45:23