环境配置

在执行安装步骤前需要安装对应版本的依赖组件。

1. 安装系统依赖。

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   dnf install -y \ --setopt=install_weak_deps=False \ --setopt=tsflags=nodocs \ python3-pip openblas-devel

2. 安装CUDA版本的PyTorch。
   • 方式一：使用官方预编译wheel。

     1	python3 -m pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130 torch==2.11.0+cu130

   • 方式二：使用本地构建wheel，替换为实际wheel文件路径。

     1	python3 -m pip install --force-reinstall /path/to/torch-2.11.0+cu130-*.whl

     

     安装CUDA版本的PyTorch以上两种方式二选一：可以使用PyTorch官方发布的、与CUDA版本匹配的预编译wheel，也可以使用已在当前环境验证通过的本地构建CUDA wheel。无论选择哪种来源，继续源码构建SGLang前都必须确认torch.backends.cuda.is_built()和torch.cuda.is_available()均为True。