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Windows Server 2022环境下Together AI的完整安装指南 (2025年05月版)

云信安装大师
90
AI 质量分
10 5 月, 2025
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Windows Server 2022环境下Together AI的完整安装指南 (2025年05月版)

引言

Together AI是一个强大的分布式AI训练和推理平台，能够帮助企业快速部署AI解决方案。本文将详细介绍在Windows Server 2022环境下安装和配置Together AI的完整流程，包含最新的2025年05月版本特性支持。

准备工作

系统要求

  • 操作系统: Windows Server 2022 Standard/Datacenter (版本21H2或更高)
  • 硬件配置:
    • CPU: 至少8核(推荐16核以上)
    • 内存: 32GB(推荐64GB)
    • 存储: SSD硬盘至少100GB可用空间
  • GPU支持: NVIDIA GPU(推荐RTX 3090/4090或A100/H100) + CUDA 12.0+
  • 网络: 稳定的互联网连接

前置软件

  1. Python 3.10或更高版本
  2. Git for Windows
  3. NVIDIA驱动和CUDA工具包(如需GPU支持)

安装步骤

1. 安装Python环境

代码片段 
# 下载Python安装包(以3.10为例)
Invoke-WebRequest -Uri "https://www.python.org/ftp/python/3.10.11/python-3.10.11-amd64.exe" -OutFile "python-3.10.exe"

# 安装Python(添加到PATH)
.\python-3.10.exe /quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1

验证安装:

代码片段 
python --version
pip --version

2. 安装Git并克隆Together AI仓库

代码片段 
# 安装Chocolatey包管理器(如未安装)
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol -bor 3072; iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://community.chocolatey.org/install.ps1'))

# 通过Chocolatey安装Git
choco install git -y

# 克隆Together AI仓库
git clone https://github.com/togethercomputer/together.git
cd together

3. 创建Python虚拟环境

代码片段 
# 创建虚拟环境
python -m venv together-env

# 激活虚拟环境
.\together-env\Scripts\activate

# (可选)升级pip和setuptools
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

4. 安装依赖项

代码片段 
# CPU版本基础依赖(无GPU支持)
pip install torch==2.4.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# GPU版本额外依赖(CUDA12.x)
pip install torch==2.4.0+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# Together AI核心包(2025年05月稳定版)
pip install together[train]==2025.5.0.post1

# (可选)额外组件支持
pip install together[vision] together

5. Docker环境配置(可选)

如果需要在容器中运行：

代码片段 
# Windows版Docker Desktop(需要WSL2支持)
choco install docker-desktop -y

# Linux容器模式需要启用WSL2功能:
wsl --install -d Ubuntu-22.04

# (重启后验证)
docker run hello-world

6. Together AI服务启动

a) Web UI模式启动:

代码片段 
together-webui start --port=8080 --host=0.0.0.0 --log-level=info

b) API服务模式启动:

代码片段 
together-api start --workers=4 --port=8000 --host=0.0.0.0

c) CLI测试:

代码片段 
together-cli list-models | Out-Host -Paging

together-cli run-model "llama3-70b" --prompt "你好，世界！"

Windows特定配置技巧

GPU加速优化设置(NVIDIA)

1.NVIDIA驱动检查:

代码片段 
nvidia-smi #应显示CUDA版本12.x+

2.性能调优:

代码片段 
$env:CUDA_LAUNCH_BLOCKING = "1" #调试用同步执行模式 
$env:NCCL_DEBUG = "INFO"       #NCCL通信调试信息

Windows防火墙设置

允许Together AI相关端口通信:

代码片段 
New-NetFirewallRule -DisplayName "TogetherAI HTTP" -Direction Inbound -Protocol TCP -LocalPort @("8000","8080") -Action Allow

Troubleshooting常见问题解决

问题1: CUDA out of memory错误
解决:
– $env:Together_MAX_GPU_MEM = "24GB" #限制显存使用量
– together-api start --low-vram #启用低显存模式

问题2: Python包冲突
解决:

代码片段 
pip uninstall torch torchvision torchaudio #先卸载旧版  
pip cache purge                             #清除缓存  
pip install --force-reinstall together[train]==2025.5.post1 #强制重装指定版本

问题3: Web UI无法访问
检查:
1) netstat -ano | findstr "8080" #确认端口监听正常
2) $env:Together_WEBUI_HOST="127.0.0.1" #如仅需本地访问

Post-install后续优化建议

1.性能监控仪表板(Prometheus+Grafana):

代码片段 
docker-compose up -d monitoring_stack #使用官方提供的docker-compose.yml

2.Windows任务计划自动启动:

代码片段 
$action = New-ScheduledTaskAction -Execute "pwsh" `
    -Argument "-NoProfile -Command `".\together-env\Scripts\activate; together-webui start`""  

Register-ScheduledTask `
    -TaskName "TogetherAI AutoStart" `
    -Action $action `
    -Trigger (New-ScheduledTaskTrigger -AtStartup) `
    -RunLevel Highest

FAQ常见问题解答

Q: Windows Server Core版本是否支持?
A: 部分支持, Web UI需要完整GUI环境, API服务可在Core版运行

Q: IIS可否反向代理Together服务?
A: 可以, URL重写规则示例:

代码片段 
<rule name="ReverseProxy-TogetherAPI">
    <match url="^api/(.*)" />
    <action type="Rewrite" url="http://localhost:8000/{R:1}" /> 
</rule>

Q: WSL2与原生Windows性能差异?
A: WSL2的IO性能较低,推荐原生Windows环境运行生产部署

Conclusion总结

本文详细介绍了在Windows Server2022上部署TogetherAI的全流程，关键步骤包括：

✅ Python虚拟环境隔离依赖项
✅ GPU加速的CUDA正确配置方式
✅ Windows特有的服务管理技巧
✅ WebUI与API服务的不同启动模式

建议生产环境中使用Docker容器封装，并通过Nginx反向代理提高安全性。遇到问题时可通过--log-level=debug参数获取详细日志。

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