MiniMind学习笔记（一）--安装部署

lkforce

447人浏览 · 2026-04-13 15:20:19

lkforce · 2026-04-13 15:20:19 发布

如果电脑上没有任何相关组件，安装过程还是挺麻烦的，有各种各样的组件需要安装，还有各种各样的配置需要调整和配置。

以下分步骤记录本地MiniMind部署过程，

0，安装git，python，VSCode

这些简单，下载安装即可。

1，Minimind代码下载

Git地址：

https://github.com/jingyaogong/minimind#

下载代码到本地：

git clone https://github.com/jingyaogong/minimind.git

2，从requirements.txt开始

requirements.txt包含了所需的所有组件，内容如下：

datasets==3.6.0

datasketch==1.6.4

Flask==3.0.3

Flask_Cors==4.0.0

jieba==0.42.1

jsonlines==4.0.0

marshmallow==3.22.0

matplotlib==3.10.0

ngrok==1.4.0

nltk==3.8

numpy==1.26.4

openai==1.59.6

peft==0.7.1

psutil==5.9.8

pydantic==2.11.5

rich==13.7.1

scikit_learn==1.5.1

sentence_transformers==2.3.1

simhash==2.1.2

tiktoken==0.10.0

transformers==4.57.1

jinja2==3.1.2

jsonlines==4.0.0

trl==0.13.0

ujson==5.1.0

wandb==0.18.3

streamlit==1.50.0

einops==0.8.1

swanlab==0.6.8

torch==2.6.0

torchvision==0.21.0

3，组件安装：

3.1，安装streamlit

streamlit需要用pip install streamlit命令安装，用pip show streamlit命令校验安装结果，如果能看到版本信息，就说明已经安装了。

3.2，安装MiniConda

用来进行Python环境管理，包括安装、运行和更新软件包及其依赖项。

官网下载并安装，安装过程中记得勾选添加到环境变量。网址：https://repo.anaconda.com/miniconda/

3.3，安装torch

命令：

pip install torch==2.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

验证：

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

能看到版本信息，就说明已经安装了。

3.4，安装requirements.txt中其他组件

（我怀疑不需要进行这一步，因为将来会创建conda虚拟环境并重新安装这些组件）

命令：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4，下载模型

命令：

git clone https://huggingface.co/jingyaogong/MiniMind2/ --config http.sslVerify=false

下载后的文件夹（MiniMind2），建议放在mimimind工程根目录下，放别的地方也行，但是需要修改配置。

vsCode打开命令行方法：菜单栏--终端--新建终端

5，创建conda环境

5.1，执行： conda env list

看是否有minimind环境

如果显示：

# conda environments:

#

# * -> active

# + -> frozen

base D:\Miniconda3

代表没有minimind环境

5.2，接受conda条款，否则不能创建环境

命令：

conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main

conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r

conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2

5.3，创建minimind环境，并且默认安装python

命令：

conda create -n minimind python=3.10 -y

5.4，再次执行conda env list

执行结果：

# conda environments:

#

# * -> active

# + -> frozen

base D:\Miniconda3

minimind D:\Miniconda3\envs\minimind

5.5，修改PowerShell 执行策略

修改Windows默认的PowerShell执行策略，否则会拒绝运行脚本，导致conda无法激活

1，点击“开始”菜单，输入 PowerShell。

2，在搜索结果中，右键点击 “Windows PowerShell”，选择 “以管理员身份运行”，此时已经能看见因为profile.ps1而报错。

3，查看当前执行策略

命令：

Get-ExecutionPolicy

输出：

Restricted

4，修改策略，允许运行本地脚本。

命令：

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

5，重启VSCode，打开终端，此时不会看到红色报错信息，并且命令行以（base）开头，代表默认是base环境。

5.6，激活minimind环境

命令：

conda activate minimind

输出：

(base) PS D:\pyworkspace\minimind> conda activate minimind

(minimind) PS D:\pyworkspace\minimind>

知识点：

conda创建的minimind环境，相当于一个虚拟机，电脑上之前安装的组件（之前安装了requirement.txt中的组件），在这个虚拟机下不能用，得重新安装。

5.7，在conda环境中安装requirement.txt中组件

命令：

pip install -r requirements.txt

6，使用预训练模型进行对话

两种对话方式：

6.1，命令行

命令：

python scripts/chat_openai_api.py

注意：

命令行模式的问答需要调用openAI网络（https://api.openai.com），国内不能连接，问它问题后会报错，也就是说此模式下当前工程只是openAI API的一个客户端。

而可视化界面模式使用的是本地模型，可以正常使用。

6.2，可视化界面

命令：

streamlit run scripts/web_demo.py

执行后打开浏览器页面，地址是http://localhost:8501/，如下：

可以实现简单的对话：

注意：

使用可视化界面命令时，注意web_demo.py文件的MODEL_PATHS参数，大概长这样：

MODEL_PATHS = {

"MiniMind2-R1 (0.1B)": ["../MiniMind2-R1", "MiniMind2-R1"],

"MiniMind2-Small-R1 (0.02B)": ["../MiniMind2-Small-R1", "MiniMind2-Small-R1"],

"MiniMind2 (0.1B)": ["../MiniMind2", "MiniMind2"],

"MiniMind2-MoE (0.15B)": ["../MiniMind2-MoE", "MiniMind2-MoE"],

"MiniMind2-Small (0.02B)": ["../MiniMind2-Small", "MiniMind2-Small"]

}

这个参数配置了各个下载的模型的具体位置，如果路径不对，启动时会报错。

结束