当然可以。我会在文档的最开始添加一个更具描述性的标题。以下是更新后的Markdown格式：

开发机配置与ktransformer安装指南

创建开发机

用户进入息壤科研助手平台后，选择创建开发机。在框架选择中，要选择带有cuda12以上标签的社区框架或公共框架。创建开发机完成后，通过远程登录进入开发机。

安装环境

查看显卡驱动

nvidia-smi

下载CUDA

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

安装CUDA（跳过驱动安装）

sudo sh cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

配置环境变量

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

检查CUDA安装

运行以下命令以确认CUDA安装成功：

nvcc -V

安装Conda

首先安装必要的依赖：

apt install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6

然后下载并安装Conda：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
mkdir anaconda3
bash Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh -u anaconda3
# 安装过程中会提示是否接受许可协议，输入yes确认
# 指定安装路径为 /home/anaconda3
eval "$(/root/data/anaconda3/bin/conda shell.bash hook)"

创建Conda环境并安装Python包

初始化Conda

conda init

创建环境

conda create --name ktrans python=3.11
conda activate ktrans

更新pip

python -m pip install --upgrade pip

配置pip源

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip config list

安装包

pip install torch packaging ninja cpufeature numpy
pip install flash-attn --no-build-isolation

更新gcc包

sudo apt-get update
sudo apt-get install --only-upgrade libstdc++6
ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 /home/anaconda3/envs/ktrans/bin/../lib/libstdc++.so.6

安装和运行ktransformer

克隆ktransformer仓库

git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git
cd ktransformers

初始化和更新子模块

git submodule init
git submodule update

安装ktransformer

sh ./install.sh
export USE_NUMA=1

运行模型

python ./ktransformers/local_chat.py --model_path /model/path --gguf_path /gguf/file/path --cpu_infer 32

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