云信AI部署

Together AI最新版本在Arch Linux的安装与配置教程

云信安装大师
90
AI 质量分
10 5 月, 2025
3 分钟阅读
0 阅读

Together AI最新版本在Arch Linux的安装与配置教程

引言

Together AI是一个功能强大的开源AI开发平台，支持多种AI模型的训练和推理。本文将详细介绍如何在Arch Linux系统上安装和配置最新版本的Together AI，适合新手用户跟随操作。

准备工作

系统要求

  • Arch Linux (建议使用最新稳定版)
  • 至少16GB内存 (推荐32GB以上)
  • 支持CUDA的NVIDIA显卡 (推荐RTX 3060及以上)
  • 至少50GB可用磁盘空间

前置条件

  1. 确保系统已更新：
    代码片段 
    sudo pacman -Syu<br>
  2. 安装基础开发工具：
    代码片段 
    sudo pacman -S base-devel git cmake<br>

详细安装步骤

1. 安装Python环境

Together AI需要Python 3.9或更高版本：

代码片段 
sudo pacman -S python python-pip python-virtualenv

验证Python版本：

代码片段 
python --version
# 应该显示Python 3.9或更高版本

2. 创建虚拟环境

为了避免依赖冲突，建议使用虚拟环境：

代码片段 
mkdir ~/together_ai && cd ~/together_ai
python -m venv venv
source venv/bin/activate

提示符前出现(venv)表示已激活虚拟环境。

3. 安装CUDA驱动和工具包

如果你的NVIDIA显卡支持CUDA，需要先安装相关驱动：

代码片段 
sudo pacman -S nvidia nvidia-utils cuda cudnn

安装完成后验证CUDA是否可用：

代码片段 
nvidia-smi
nvcc --version

4. 安装Together AI核心包

在虚拟环境中使用pip安装：

代码片段 
pip install together --upgrade

注意事项：
– 如果下载速度慢，可以使用国内镜像源：

代码片段 
pip install together -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade<br>

– GPU版本可能需要额外安装PyTorch CUDA版本：

代码片段 
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116<br>

5. API密钥配置

获取Together AI API密钥（需要在官网注册）后，配置环境变量：

代码片段 
echo "export TOGETHER_API_KEY='your_api_key_here'" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

或者直接在代码中设置：

代码片段 
import together

together.api_key = "your_api_key_here"

Together AI基本使用示例

Python交互示例

创建一个简单的测试脚本test_together.py：

代码片段 
import together

# API密钥设置（如果未通过环境变量设置）
together.api_key = "your_api_key_here"

# Together AI模型列表查询示例（完整版）
def list_available_models():
    """列出所有可用模型"""
    try:
        models = together.Models.list()
        print("Available models:")
        for model in models:
            print(f"- {model['name']} (ID: {model['id']})")
    except Exception as e:
        print(f"Error fetching models: {e}")

# Together AI文本生成示例（完整版）
def generate_text(prompt, model="togethercomputer/llama-2-7b-chat"):
    """使用指定模型生成文本

    参数:
        prompt (str): 输入的提示文本 
        model (str): Together AI模型ID

    返回:
        str: AI生成的文本响应

    异常处理:
        捕获并打印API错误信息"""
    try:
        # API调用参数配置（完整版）
        output = together.Complete.create(
            prompt=prompt,
            model=model,
            max_tokens=256,
            temperature=0.7,
            top_k=50,
            top_p=0.9,
            repetition_penalty=1.1,
            stop=["\n\n", "Human:", "AI:"]
        )

        # API响应处理（完整版）
        if 'output' in output and output['output']['choices']:
            return output['output']['choices'][0]['text']
        else:
            return "No response generated."

    except together.error.AuthenticationError as e:
        return f"Authentication error: {e}"
    except together.error.TogetherError as e:
        return f"API error: {e}"
    except Exception as e:
        return f"Unexpected error: {e}"

if __name__ == "__main__":
    # Demo执行部分（完整版）
    print("=== Together AI Demo ===")

    # Step1:列出可用模型（演示用前5个）
    print("\nStep1: Fetching available models...")
    list_available_models()

    # Step2:简单文本生成演示 
    print("\nStep2: Generating sample text...")

    test_prompt = """Explain the concept of quantum computing to a high school student in simple terms.

Quantum computing is"""

    result = generate_text(test_prompt)

    print("\nPrompt:", test_prompt)
    print("\nGenerated response:")
    print(result) 

    print("\nDemo completed!")

运行脚本：

代码片段 
python test_together.py

CLI命令行工具使用

Together AI也提供了命令行工具：

代码片段 
# List available models (CLI version)
together list-models 

# Generate text from command line 
together generate-text \
--prompt "Explain the concept of quantum computing to a high school student in simple terms." \
--model "togethercomputer/llama-2-7b-chat" \
--max-tokens=256 \
--temperature=0.7

Docker容器化部署（可选）

对于生产环境，推荐使用Docker部署：

  1. Dockerfile示例：
代码片段 
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

RUN apt-get update && apt-get install -y \
    build-essential \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt 

COPY . .

ENV TOGETHER_API_KEY="your_api_key_here"

CMD ["python", "app.py"]
  1. requirements.txt内容：
代码片段 
together>=0.9.0 
torch>=2.0.0 
fastapi>=0.95.0 
uvicorn>=0.21.1
  1. Build and run:
代码片段 
docker build -t together-ai-app .
docker run -p8000:8000 together-ai-app

Troubleshooting常见问题解决

Q1: ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

解决方案：确保安装了PyTorch的正确版本：

代码片段 
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

Q2: CUDA相关错误

解决方案：验证CUDA是否正确安装并更新驱动：

代码片段 
sudo pacman -Syu cuda nvidia nvidia-utils  
nvidia-smi # Verify driver version  
nvcc --version # Verify CUDA toolkit

Q3: API认证失败

解决方案：检查API密钥是否正确设置并有效：

代码片段 
import together  
print(together.api_key) # Should show your key  
print(together.Models.list()) # Test API connection

Conclusion总结

本文详细介绍了在Arch Linux上安装和配置Together AI的完整流程，包括：

  1. Python环境和依赖准备
  2. CUDA驱动和工具包安装
  3. Together核心包的两种安装方式
  4. API密钥的配置方法
  5. Python和CLI两种使用方式

通过本教程，你应该已经成功搭建了Together AI开发环境。建议从简单的文本生成开始实验，逐步探索更复杂的AI应用场景。

对于进阶用户，可以关注以下方向：
– Fine-tuning自定义模型训练
– Distributed inference分布式推理优化
– Model quantization模型量化压缩

Happy coding with Together AI!

原创 高质量