镜像站里面没有 pytorch-cuda 包

在阿里云的环境中，直接通过镜像站安装pytorch-cuda包可能不可见，但您可以遵循以下步骤来确保在您的环境中正确安装与CUDA兼容的PyTorch版本：

1. 确认CUDA版本：

   • 在您的GPU实例中，使用命令 nvidia-smi 确认已安装的CUDA版本。例如，如果返回结果显示为12.1，您应选择与之匹配的PyTorch版本。

2. 使用阿里云镜像源安装PyTorch：

   • 根据确定的CUDA版本，参照文档中的方法，使用阿里云镜像源加速下载。例如，如果您的CUDA版本是11.8，可以执行如下命令安装PyTorch和相关依赖项（请根据实际版本调整）：

     pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
     

     这里，+cu118表示该PyTorch版本与CUDA 11.8兼容。

3. 考虑ACCL优化：

   • 如果您在特定的AI计算资源（如灵骏智算资源）上进行深度学习训练，并且希望利用阿里云自研的高性能集合通信库ACCL以提升性能，需按照文档所述步骤操作。首先确认PyTorch依赖的NCCL库为动态库，然后下载对应CUDA版本的ACCL库并替换原有NCCL库。注意，此步骤仅适用于特定条件下的部署环境。

4. 解决版本不兼容问题：

   • 若遇到因PyTorch与CUDA版本不兼容导致的错误，如“undefined symbol”错误，可参考文档提供的解决方案。这可能需要手动更新或重新安装与PyTorch匹配的CUDA版本。

综上所述，虽然镜像站可能未直接列出pytorch-cuda组合包，但通过指定正确的PyTorch版本（包含与CUDA版本对应的后缀），结合阿里云镜像源，您可以有效安装到与CUDA兼容的PyTorch环境。同时，对于高级用户或有特殊需求的场景，ACCL的集成能进一步提升训练效率。