文档摘要

第一章 · 基础：为什么需要隔离式开发沙箱 导读：从一句"在我机器上能跑"说起 每一位做过机器学习工程的开发者，几乎都被同一句话卡住过——代码在你本地跑得好好的，一旦交给同事、丢到服务器、或者上线到另一台带显卡的机器，就莫名其妙地报错、崩溃、或者干脆"跑出来的结果不一样"。 这句"在我机器上能跑"（It works on my machine），是大模型开发里最经典、也最令人头疼的甩锅台词。它背后暴露的，不是某段代码的 bug，而是开发环境与运行环境的不一致： 你的 CUDA 是 12.1，服务器是 11.8； 你的 PyTorch 是编译给 cu121 的，对方是 cu118； 你的显存是 24GB 的 4090，训练集群是 80GB 的 A100；

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