基于ROG幻X2025算力硬件的AI开发环境搭建及调测指导书【初阶】

ROR幻X2025便携机AI开发环境搭建及调测指导书

iLearnAI，2025-11-16@深圳

ROG幻X 2025搭载的AMD锐龙AI Max+395处理器拥有16核32线程、40个RDNA 3.5计算单

元的集成显卡，以及50 TOPS算力的XDNA 2架构NPU，配合128GB LPDDR5X-8000统一内存，使其

成为一台真正的移动AI工作站。

基于ROG幻X 2025的硬件特性和大模型开发需求，本文将为您提供一份全面的开发环境搭建指导书。

本指导书将涵盖从底层驱动到上层应用的完整技术栈，确保您能够充分发挥硬件潜力。

1、硬件架构与系统要求

1.1硬件规格概述

ROG幻X 2025的核心硬件配置包括：

1.处理器：AMD锐龙AI Max+395，16核32线程，基于Zen 5架构，最高频率5.1GHz，L2缓

存16MB，L3缓存64MB

2.集成显卡：Radeon 8060S，基于RDNA 3.5架构，40个计算单元，2560个流处理器，频率

2.9GHz，支持256-bit位宽

3.NPU：XDNA 2架构，50 TOPS算力，专为生成式AI优化

4.内存：128GB LPDDR5X-8000四通道统一内存，带宽256GB/s，支持最高96GB动态显存分配

5.硬盘：1T SSD

1.2系统要求

操作系统要求：

1.Windows 11 64-bit（版本22H2或更高）

2.推荐使用Windows 11专业版或工作站版，以获得完整的AI功能支持

硬件兼容性确认：

确保您的ROG幻X 2025已安装最新的BIOS版本。AMD锐龙AI Max+395支持动态功耗调节

（cTDP 45-120W），在进行大模型训练时建议连接电源适配器并设置为"最佳性能"模式

1.3实验机详细信息

以下信息为2025年11月机器可更新的最新版本信息，相同或后面的版本应能正常安装：

设备名称：ROG幻X 2025版

处理器：AMD RYZEN AI MAX+395/Radeon 8060S(3.00 GHz)

机带RAM：128 GB(112 GB可用)

系统类型：64位操作系统,基于x64的处理器

笔和触控：为10触摸点提供笔和触控支持

版本：Windows 11家庭中文版

25H2版本号：

安装日期：2025/11/6

操作系统版本：26200.7171

体验：Windows功能体验包1000.26100.265.0

ADM系RYZEN AI MAX+395/Radeon 8060S芯片方案的机型，都基本能满足同

类场景，理论上可以采用本指导书。

当前市面上能看到的有如下机型：

惠普（HP）战99 Ultra高性能笔记本移动工作站14英寸锐龙AI MAX+PRO 395 128G 2T

2.8K触控Win

abee迷你液冷AI工作站台式电脑主机本地部署存算一体（AMD锐龙AI

Max+395/128G/2T/8060S）

惠普（HP）Z2 Mini G1a工作站迷你台式主机AMD锐龙AI MAX+PRO 395/128G/2T/串口

/2.5G网口/WIFI蓝牙/Win11H

希未（SEAVIV）AideaStation R1 2025锐龙AI Max+395/385迷你主机大模型微型工作站

台式机8060s游戏设计办公电脑锐龙AI MAX+395丨128G+2T

morefine摩方MOREFINE H1 2025新品AMD锐龙AI Max+395迷你主机电脑mini AI

PC台式机8060s集显PC AMD Ryzen™AI MAX+PRO 395 128GB+2TB SSD

…更多产品支持中…

2、基础开发环境准备

2.1系统更新与驱动程序安装

系统的更新，芯片的驱动更新，方法多样，可

2.1.1 Windows更新【必选】

确保系统已安装所有最新更新，包括Windows Update和可选更新。这将确保系统具备最新的安全

补丁和硬件支持。

更新结果参见1.3章节，最新的即可，一般2025年11月之后的最新版本都行。

2.1.2芯片组驱动安装【必选】

访问华硕官方网站下载最新的芯片组驱动程序。由于ROG幻X 2025采用Strix Halo小芯片设计

（两个CCD+一个IOD），需要安装专门的芯片组驱动以确保各组件间的高效通信。

建议：直接在AMD官网安装AMD Software:Adrenalin Edition，可以方便的管理各类驱动，如

下图示：

2.2.3显卡驱动安装【必选】

1.访问AMD官方驱动下载页面：https://www.amd.com/zh-

cn/support/download/drivers.html

2.选择"锐龙AI处理器"类别，找到对应型号的驱动程序

3.进入下载页面：https://www.amd.com/zh-

cn/support/downloads/drivers.html/processors/ryzen/ryzen-ai-max-series/amd-ryzen-ai-max-

plus-395.html

4.下载并安装最新的Adrenalin驱动程序-Adrenalin 25.11.1(WHQL Recommended)，确保包

含ROCm支持组件。

5.安装，点击下载的安装包whql-amd-software-adrenalin-edition-25.11.1-win11-nov.exe，

自动检测系统：

安装如下最新版本：

安装过程因刷新显卡驱动，会屏幕闪烁几次。

完成后，重启系统。

2.1.4 NPU驱动安装【必选】

AMD锐龙AI处理器的NPU驱动集成在主驱动包中。安装完成后，您可以通过以下方式验证NPU

是否正常工作：

同时按下“win+R”，打开运行框：

#输入命令

devmgmt.msc

在"系统设备"类别下应能看到"Neural Processing"，且无感叹号或问号标记。

检查第一个子节点Neural processors的NPU信息，若出现如下则为正常：

2.2必备开发工具安装

2.2.1常用工具必要性介绍

【文中相关的软件工具我基本都安装！】

对于幻X 2025（Windows 11系统）进行大模型/AI应用开发，Git是“强烈建议必须安装”

的核心工具，而Winget是“推荐安装”的高效辅助工具——前者直接关系到开发协作、版本管理

和代码获取，后者能大幅提升开发环境搭建效率，二者并非绝对“强制”，但缺失会显著增加开发成

本。以下结合大模型/AI开发的具体场景，一些工具的需求分析：

核心价值替代方案

工具是否必须？

（大模型/AI开发场景）（若不安装）

强烈建议必须代码版本管理、协作开手动下载压缩包

Git（99%场景发、拉取开源大模型/框（无版本控制、无

需要）架代码法协作）

推荐（非强

一键安装开发依赖手动下载安装包

制，

Winget（Python、CUDA、IDE（耗时、易漏装/

windows默

等）、统一管理软件装错版本）

认已安装）

如下章节是基础知识扫盲，熟悉的同学可跳过。

1、为什么Git对大模型/AI开发至关重要？

大模型/AI应用开发的核心流程（环境搭建→模型获取→代码开发→协作部署）中，Git几乎贯穿

全程，缺失会导致效率断崖式下降：

场景1：获取开源大模型/框架代码（最高频场景）

大模型开发很少从零开始，几乎都会基于开源生态（如Hugging Face、GitHub）：

例1：想基于PyTorch开发大模型微调脚本，需要拉取PyTorch官方示例代码：git clone

https://github.com/pytorch/examples.git

例2：想使用Hugging Face的LLaMA 2、Qwen等开源模型，需要通过Git拉取模型权重配

置（或通过git-lfs管理大文件权重）：git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-

Chat

例3：想复用他人的AI应用脚手架（如RAG知识库、AI绘画工具），直接git clone仓库即可

快速启动开发，无需手动复制粘贴代码。

替代方案的痛点：若不装Git，只能手动点击GitHub/Hugging Face的“Download ZIP”下载代

码，但无法：

快速同步代码更新（比如框架修复Bug后，需重新下载完整压缩包）；

管理大模型权重文件（大模型权重多为GB级，git-lfs是行业标准的大文件管理方案，手动下载

易中断、易出错）；

切换代码版本（比如需要测试框架的1.0版本vs 2.0版本，手动切换需反复下载）。

场景2：代码版本管理（AI开发核心需求）

| 工具 | 是否必须？ | 核心价值 （大模型 / AI 开发场景） | 替代方案 （若不安装） |

| Git | 强烈建议必须 （99% 场景 需要） | 代码版本管理、协作开 发、拉取开源大模型 / 框 架代码 | 手动下载压缩包 （无版本控制、无 法协作） |

| Winget | 推荐（非强 制， windows默 认已安装） | 一键安装开发依赖 （Python、CUDA、IDE 等）、统一管理软件 | 手动下载安装包 （耗时、易漏装 / 装错版本） |

大模型/AI应用开发的“试错成本极高”，版本管理是刚需：

微调大模型时：修改学习率、batch size、模型结构后，需要回溯“哪个版本的代码训练出的效

果最好”——Git的分支（branch）、提交（commit）功能可精准记录每一次修改，随时回滚；

多轮实验时：用Git分支隔离不同实验（如exp-lr-1e-5、exp-batch-32），避免代码混乱，还

能对比不同分支的实验结果；

防止代码丢失：将代码推送到GitHub/GitLab远程仓库，即使幻X 2025本地磁盘损坏，也能

快速恢复。

替代方案的痛点：无（或极难替代）。手动备份代码（如“代码v1.docx”“代码最终版v2.zip”）

会导致：

无法追溯修改记录（不知道谁改了、改了什么、为什么改）；

实验结果与代码版本无法对应（忘了“效果最好的模型”是用哪个版本的代码训练的）；

多人协作时，代码合并会变成“灾难”（比如两人同时修改同一文件，手动合并易丢代码）。

场景3：协作开发（团队/开源贡献场景）

若你是团队开发（如多人共建AI产品）或想给开源大模型/框架贡献代码：

团队协作：通过Git远程仓库（GitHub/GitLab）同步代码，用Pull Request（PR）审核代码，

用Issue跟踪开发任务，是行业标准流程；

开源贡献：想给Hugging Face Transformers、LangChain等AI框架提交Bug修复或新功能，

必须通过Git Fork仓库→分支开发→PR提交，无Git则无法参与。

替代方案的痛点：完全无法高效协作。只能通过微信/邮件传输代码文件，合并时需逐行对比，效率

极低且易出错。

2、Winget对大模型/AI开发的价值（推荐但非必须）

Winget是Windows 11内置的包管理器（类似Linux的apt、Mac的brew），核心价值是“简

化开发环境搭建”，大模型/AI开发中需要安装大量依赖，Winget能大幅省时间：

场景1：一键安装开发核心依赖（高频场景）

大模型/AI开发需要安装的工具/软件：

编程语言：Python（大模型开发核心）、Node.js（AI前端应用）；

开发工具：VS Code（AI开发主流IDE）、Git（前文提到的核心工具）、Anaconda（Python

环境管理）；

底层依赖：CUDA（NVIDIA GPU加速，大模型训练/推理必备）、CMake（编译C/C++扩展，

如PyTorch依赖）。

用Winget安装的优势（以管理员身份打开终端）：

一键安装，无需手动找官网下载：

#安装Python 3.13（大模型开发推荐版本）

winget install Python.Python.3.13

#安装VS Code

winget install Microsoft.VisualStudioCode

#安装Git

winget install Git.Git

#安装CUDA 12（幻X 2025若带RTX显卡必装）

winget install NVIDIA.CUDA.Toolkit.12

统一版本管理：

#升级Python 3.13

winget upgrade--id Python.Python.3.13

可快速更新Python，避免手动卸载旧版本、安装新版本的麻烦。

批量安装：把需要的工具列成脚本，一键完成所有依赖安装，适合重装系统后快速恢复环境。

替代方案的痛点：手动安装需逐个打开官网→找对应版本（如Python 3.11.8，而非3.12测试版）

→点击安装→配置环境变量，步骤繁琐且易出错（比如忘记勾选“Add Python to PATH”，导致终端

无法调用Python）。

场景2：快速补充开发辅助工具

大模型/AI开发中可能需要的辅助工具：

终端工具：Windows Terminal（比默认CMD好用）、Oh My Posh（终端美化，方便查看

Git分支）；

容器工具：Docker（部署AI应用、隔离模型环境）、Docker Desktop；

文档工具：Obsidian（管理开发笔记、实验记录）。

用Winget安装无需搜索官网，直接终端执行命令：

winget install Microsoft.WindowsTerminal

winget install JanDeDobbeleer.OhMyPosh

winget install Docker.DockerDesktop

替代方案的痛点：手动下载需区分“稳定版/测试版”“x64/x86”，尤其是Docker、CUDA等

工具，版本不匹配会导致后续大模型部署失败。

场景3：卸载冗余工具（清理环境）

大模型开发中可能安装多个版本的依赖（如Python 3.10和3.11），用Winget可快速卸载冗余版

本：

winget uninstall Python.Python.3.10

避免手动卸载不彻底（如残留环境变量、安装目录），导致后续环境冲突。

3、什么时候可以不装？

1）不装Git的唯一合理场景

你是纯单机开发，且从不使用开源代码（完全从零手写所有代码，包括大模型框架、模型权

重）；

不需要版本管理（开发任务极简单，如单文件的AI小脚本，无需回溯修改）；

完全不协作（仅自己用，无需分享代码）。

注意：即使是单机开发，大模型权重（如GB级的.bin文件）的管理仍需要git-lfs，手动下载和

备份的成本远高于安装Git。

2）不装Winget的合理场景

你对Windows环境搭建非常熟悉，能快速手动找到对应版本的安装包，且能正确配置环境变

量；

开发环境长期不变，无需频繁安装/更新工具；

偏好其他包管理器（如Chocolatey、Scoop），或用Anaconda管理所有Python相关依赖。

4、最终建议（针对幻X 2025大模型/AI开发）

1.Git必装：无论你是单机开发还是团队协作，是使用开源代码还是从零手写，Git的版本管理、代

码获取功能都是大模型/AI开发的“基础设施”，缺失会导致开发效率和可维护性大幅下降，

建议优先安装（可通过Winget一键安装：winget install Git.Git）。

2.Winget推荐装：幻X 2025预装Windows 11，内置Winget（若未启用，可在Microsoft

Store搜索“App Installer”更新），安装后能节省80%的环境搭建时间，尤其适合需要频繁

切换开发环境、安装多个依赖的场景，新手强烈建议启用。

2.2.2安装Winget包管理器【默认已安装】

2.2.2.1 Winget工具介绍

Winget是微软官方推出的命令行包管理器，用于快速安装、升级和卸载Windows应用，无需手动

下载安装包，全程自动化完成，且软件源均为官方可信渠道。

2.2.2.2 Winget适用环境

操作系统：Windows 10 1709及以上版本、Windows 11（需确保系统已启用Winget）

核心工具：Winget包管理器（Windows自带，无需额外下载，仅需验证启用）

1.安装前准备

确认winget环境可用：winget仅支持Windows 10 1809及以上版本、Windows 11系统。

若未安装winget，可在微软商店搜索“App Installer”安装。安装后可在PowerShell或命

令提示符中执行winget--version，输出版本号即代表环境正常。

2.2.2.3验证Winget是否已安装

Winget包管理器，正常情况下是Windows自带，无需额外下载，但为了防止非官方OS,可先验证

是否已安装。

1.打开命令行工具

方法1：按下Win+R键，输入cmd，点击「确定」，打开命令提示符（CMD）。

方法2：按下Win+S键，搜索「终端」，打开Windows终端（推荐，支持

CMD/PowerShell模式）。

2.检查Winget版本

在命令行中输入以下命令，按下回车：

winget–version

返回如下：

Microsoft Windows[版本10.0.26200.7171]

(c)Microsoft Corporation。保留所有权利。

C:\Users\hechu>winget-version

Windows Package Manager v1.12.350

Copyright(c)Microsoft Corporation.All rights reserved.

结果判断：

若输出类似v1.12.350的版本号，说明Winget已安装，直接跳过下一步骤。

若提示「'winget'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件」，说明

Winget未安装或未启用，需执行后面的安装步骤。

2.2.2.4启用/安装Winget（若未安装）

1.通过Microsoft Store安装（推荐）

1)按下Win+S键，搜索「Microsoft Store」，打开应用商店。

2)在应用商店搜索框中输入「App Installer」，找到官方发布的「App Installer」（开发者为

Microsoft Corporation）。

3)点击「获取」或「安装」，等待安装完成（Winget已集成在App Installer中）。

4)安装完成后，关闭并重新打开命令行工具，再次执行winget--version验证是否生效。

2.备选方案：通过GitHub安装（适用于无法访问Microsoft Store）

1)打开Winget官方GitHub发布页（微软可信链接）：

https://github.com/microsoft/winget-cli/releases

2)下拉找到最新版本的「Assets」（资产），下载后缀为.msixbundle的文件

（如Microsoft.DesktopAppInstaller_8wekyb3d8bbwe.msixbundle）。

3)双击下载的.msixbundle文件，按照提示完成安装（无需额外配置）。

4)安装完成后，重新打开命令行工具，执行winget--version验证。

2.2.3使用Winget安装Git【必选】

2.2.3.1 Git工具介绍

Git.Git是winget包管理器中收录的官方标准Windows版Git，是面向普通开发场景的主流Git

分发版本，由Git官方维护并同步更新。

2.2.3.2 Git适用环境

1.安装前准备

1)确认winget环境可用：winget仅支持Windows 10 1809及以上版本、Windows 11系统。

若未安装winget，可在微软商店搜索“App Installer”安装。安装后可在PowerShell或命

令提示符中执行winget--version，输出版本号即代表环境正常。

2)区分Git版本避免装错：winget仓库中有Git.Git（常规Windows版Git）和Microsoft.Git

（适配单体仓库场景的特殊版本）。普通开发场景建议安装前者，避免执行winget install--

id=microsoft.git-e导致安装不符合需求的版本，推荐用精准命令winget install--id Git.Git

-e--source winget锁定常规版本。

3)预留足够磁盘空间：Git安装包约50M，安装后完整运行需占用数百兆空间。若C盘空间紧张，

后续安装步骤中可手动修改路径至其他磁盘，且路径需避免中文字符和空格，防止命令执行时

出现路径识别错误。

2.2.3.3验证Git是否已安装

验证Git.Git（winget安装的官方Windows版Git）是否成功安装，核心是通过命令行检测版本+

环境变量可用性，以下是3种常用且高效的验证方法，按优先级排序：

方式一、最核心验证：命令行直接检测（推荐）

这是最准确的验证方式，能同时确认“Git已安装”和“环境变量配置正常”（避免安装成功

但无法全局调用的问题）：

1.打开终端工具：任意选择「命令提示符（CMD）」「PowerShell」「Windows Terminal」

（无需管理员权限）；

执行验证命令：输入以下命令并回车：2.

Microsoft Windows[版本10.0.26200.7171]

(c)Microsoft Corporation。保留所有权利。

PS C:\Users\hechu>git--version

3.判断结果：

❌未安装/配置失败：提示「'git'不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件」，

需按后文排查。如下图示：

✅成功安装：终端输出类似git version 2.49.0.windows.1的版本信息（版本号随安装版本变

化），说明Git.Git已安装且环境变量生效。如下图示：

方式二、补充验证：通过winget查询已安装列表

若想确认Git.Git是否被winget正确识别为已安装包，可执行：

1.开终端，输入命令：

Microsoft Windows[版本10.0.26200.7171]

(c)Microsoft Corporation。保留所有权利。

PS C:\Users\hechu>winget list--id Git.Git

2.判断结果：

❌未安装：显示「未找到匹配的已安装包」（可能是安装失败，或手动卸载后winget未

同步状态）。如下图示：

✅已安装：终端会显示Git.Git的名称、版本号、安装路径等信息；如下图示：

2.2.3.4检查官方Git.Git（若未安装）

1、搜索Git官方包（可选，确认包名）

在命令行中输入以下命令，搜索Git的官方安装包：

Microsoft Windows[版本10.0.26200.7171]

(c)Microsoft Corporation。保留所有权利。

C:\Users\hechu>winget search--id Git.Git

输出类似以下信息，确认存在「Git」官方包（ID为Git.Git，开发者为Git For Windows）：

预期结果：

2.2.3.5安装Git.Git（若未安装）

1、使用winget包管理器安装Git

Microsoft Windows[版本10.0.26200.7171]

(c)Microsoft Corporation。保留所有权利。

PS C:\Users\hechu>winget install--id Git.Git-e--source winget

命令说明：

--id Git.Git：锁定官方版Git的唯一标识，确保安装正确；

-e：强制安装“精确匹配”的包，避免版本混淆；

| --id | | Git.Git |

--source winget：指定从微软官方winget仓库下载，安全可靠。

2、等待下载并完成图形化配置

执行命令后，winget会自动下载Git安装包（约50M，速度取决于网络），无需手动操作；

下载完成后，会自动弹出Git的图形安装界面（这是Git官方的常规配置界面，必须手动设

置），如下图：

推荐配置如下：

配置项推荐选择说明

自定义路径需避免中文字符、空格

默认C:\Program

安装路径（如D:\Tools\Git），C盘紧张可改

Files\Git或自定义路径

其他盘

包含Git Bash、Git GUI、上下文菜

组件选择全选（默认已全选）单集成（右键文件夹可快速打开

Git）

| --source | | winget |

| 配置项 | 推荐选择 | 说明 |

| 安装路径 | 默认 C:\Program Files\Git或自定义路径 | 自定义路径需避免中文字符、空格 （如 D:\Tools\Git），C 盘紧张可改 其他盘 |

| 组件选择 | 全选（默认已全选） | 包含 Git Bash、Git GUI、上下文菜 单集成（右键文件夹可快速打开 Git） |

配置项推荐选择说明

开始菜单

默认「Git」无需修改，方便后续找到Git工具

文件夹

选择默认选常用编辑器（如VS避免默认的Vim编辑器（操作门槛

编辑器Code）高，新手易踩坑）

调整选第2项：「Git from the允许在任意终端

PATH环command lineand also（CMD/PowerShell/IDE）中全局调

境变量from3rd-party software」用git命令

选第1项：「Checkout

换行符处跨平台协作兼容（Windows和

Windows-style,commit

理Linux/Mac换行符统一）

Unix-style line endings」

保持默认即可（如SSH客户

其他配置后续可通过git config修改

端、证书配置等）

3、全部配置完成后，点击「Install」，等待1-2分钟即可安装成功。

4、检查是否安装成功，参见前面步骤。

安装完成后，需要重新启动一下CMD窗口，不然环境变量不生效，还提示未安装。重启查询

如下结果，表示安装成功：

2.2.4安装Python【必须】

| 配置项 | 推荐选择 | 说明 |

| 开始菜单 文件夹 | 默认「Git」 | 无需修改，方便后续找到 Git 工具 |

| 选择默认 编辑器 | 选常用编辑器（如 VS Code） | 避免默认的 Vim 编辑器（操作门槛 高，新手易踩坑） |

| 调整 PATH环 境变量 | 选第 2项：「Git from the command lineand also from3rd-party software」 | 允许在任意终端 （CMD/PowerShell/IDE）中全局调 用 git 命令 |

| 换行符处 理 | 选第 1项：「Checkout Windows-style, commit Unix-style line endings」 | 跨平台协作兼容（Windows 和 Linux/Mac 换行符统一） |

| 其他配置 | 保持默认即可（如 SSH客户 端、证书配置等） | 后续可通过 git config 修改 |

2025年11月一定要使用Python 3.13，许多AI框架对3.10+有更好的支持，但Python 3.14安

装后再安装ROCm-Windows时会出错（已实验），退回到Python 3.13时就能正常成功安装ROCm-

Windows。

2.2.4.1检查最新的Python版本

打开CMD窗口，查询命令：

Microsoft Windows[版本10.0.26200.7171]

(c)Microsoft Corporation。保留所有权利。

PS C:\Users\hechu>winget search python.python

返回如下结果：

从查询的结果里，挑选最新的版本即可。如上结果，当前最新的Python版本是3.14，但不建

议安装太新的，因为ROCm-windows的适配可能会慢上一个节拍，所以按我实践的结果看，在

2025年11月前后，建议安装Python 3.13版本。

注意：

从Python官网（https://www.python.org/downloads/）查询结果如下：

里面有一个3.15 pre-release版本，一般情况下不要选这个版本，它是一个最新的预览版本，一般

会有一些bug，建议用最新的正式发布的3.13 bugfix的正式版本。

2.2.4.2检查是否已安装Python

在安装前，可先检查系统是否已经安装了Python，可在CMD窗口执行如下命令：

Microsoft Windows[版本10.0.26200.7171]

(c)Microsoft Corporation。保留所有权利。

PS C:\Users\hechu>winget list python

若没有安装过Python，则会返回如下信息：

若已安装了Python,则会返回如下信息：

2.2.4.3安装Python 3.13版本

可在CMD窗口执行如下命令：

Microsoft Windows[版本10.0.26200.7171]

(c)Microsoft Corporation。保留所有权利。

PS C:\Users\hechu>winget install--id Python.Python.3.13-e

安装过程说明

Winget会自动下载安装包并运行，无需手动操作；

安装完成后，会自动配置环境变量（默认勾选“Add Python to PATH”）。

验证安装结果

1.检查Python版本：在终端执行以下命令，若显示版本号则安装成功：

运行

Microsoft Windows[版本10.0.26200.7171]

(c)Microsoft Corporation。保留所有权利。

PS C:\Users\hechu>python--version

若返回输出：Python 3.13，则表示安装成功。

注意：需要重启CMD窗口，以应用环境变量，重启后再检查，如下：

2.检查pip工具：Python自带包管理工具pip

执行：

Microsoft Windows[版本10.0.26200.7171]

(c)Microsoft Corporation。保留所有权利。

PS C:\Users\hechu>pip–version

若返回输出类似：pip 25.2 from...\Python312\Lib\site-packages\pip(python 3.13)，表示

成功。如下图示：

2.2.4.4 Python相关的辅助工具

在Python开发中，PIP和virtualenv是核心工具：PIP负责管理Python包（安装/升级/卸

载），virtualenv负责隔离项目依赖环境。二者结合能解决“包版本冲突”“环境污染”等问题，尤其

对大模型/AI开发至关重要（需大量依赖且版本敏感）。

如下章节是基础知识扫盲，熟悉的同学可跳过。

PIP：Python的包管理器

1.什么是PIP？

PIP（Pip Installs Packages）是Python官方的包管理工具，相当于Python的“应用商店”——

用于从PyPI（Python Package Index，Python包索引）下载、安装、升级和卸载第三方库（如

PyTorch、TensorFlow、transformers等）。

Python 3.4+版本已默认内置PIP，无需手动安装。

2.PIP的核心功能（大模型/AI开发高频场景）

（1）安装第三方库

这是最常用功能，例如：

安装大模型框架：pip install torch（PyTorch）、pip install tensorflow（TensorFlow）；

安装Hugging Face工具：pip install transformers（大模型微调/推理）、pip install

datasets（数据集处理）；

安装辅助库：pip install numpy pandas（数据处理）、pip install requests（网络请求）。

指定版本安装（避免新版本兼容性问题）：

运行

#安装PyTorch 2.1.0版本

pip install torch==2.1.0

#安装4.30.0及以上版本

pip install transformers>=4.30.0

（2）升级已安装的库

运行

#升级transformers到最新版

pip install--upgrade transformers

#升级PIP本身（建议定期更新）

pip install-U pip

（3）查看已安装的库

运行

#列出当前环境所有已安装库及版本

pip list

#查看特定库的详细信息（安装路径、依赖等）

pip show torch

（4）卸载库

运行

#卸载numpy库（需确认y/n）

pip uninstall numpy

（5）导出/导入依赖清单

开发中需记录项目依赖，方便他人复现环境：

导出依赖到文件：pip freeze>requirements.txt（生成requirements.txt，包含所有

库及版本）；

导入依赖：pip install-r requirements.txt（一键安装清单中的所有库，大模型项目协作

必备）。

3.PIP的注意事项

镜像源加速：国内访问PyPI较慢，可使用清华镜像源：

运行

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

或配置永久镜像（修改pip.conf文件）。

权限问题：

避免用sudo pip（Linux/macOS）或管理员权限安装，可能污染系统环境（推荐结合

virtualenv使用）。

virtualenv：Python的虚拟环境工具

1.为什么需要virtualenv？

Python默认使用全局环境——所有项目共享一套库。若不同项目依赖同一库的不同版本（如

A项目需torch==2.0，B项目需torch==2.1），会导致版本冲突，项目无法运行。

virtualenv的核心作用是：为每个项目创建独立的虚拟环境，环境间相互隔离，各自管理依赖包，

彻底解决“全局环境污染”问题。

2.virtualenv的核心功能

（1）创建虚拟环境

首先需安装virtualenv：

运行

pip install virtualenv

然后为项目创建虚拟环境（以大模型项目为例）：

运行

#进入项目目录

cd e:/aiproject/ROGx2025AIproject

#创建名为rocm_env的虚拟环境

virtualenv rocm_env

执行后会在项目目录下生成rocm_env文件夹，包含独立的Python解释器、PIP和库目录。

（2）激活虚拟环境

创建后需激活才能使用（不同系统命令不同）：

Windows：

运行

#cmd终端

rocm_env\Scripts\activate

#PowerShell终端（需允许执行脚本）

rocm_env\Scripts\Activate.ps1

激活后终端前缀会显示(rocm_env)，表示已进入虚拟环境，此时安装的库仅作用于该环境。

（3）退出虚拟环境

运行

deactivate

（4）删除虚拟环境

直接删除项目目录下的rocm_env文件夹即可（无需额外命令）。

3.virtualenv的进阶用法（大模型开发实用）

（1）指定Python版本创建环境

若系统安装了多个Python版本（如3.10和3.11），可指定版本创建环境：

运行

#使用Python 3.11创建环境

virtualenv venv--python=python3.11

（2）结合requirements.txt复用环境

在虚拟环境中导出依赖：

运行

pip freeze>requirements.txt

在新环境中导入：

运行

pip install-r requirements.txt

4.替代工具：venv和conda

venv：Python 3.3+内置的轻量级虚拟环境工具（无需额外安装），用法与virtualenv类

似（python-m venv venv），功能稍简单但足够日常使用。

conda：Anaconda自带的环境管理工具，支持跨语言包管理（如C/C++库），适合依赖

复杂的大模型项目（如需CUDA依赖）。

PIP+virtualenv的协同使用场景（大模型开发示例）

假设你需要同时开发两个项目：

1.项目A：基于PyTorch 2.0微调LLaMA 2；

2.项目B：基于PyTorch 2.1开发RAG应用。

操作流程：

运行

#项目A：

cd~/AI_project/project_A

virtualenv venv_A

venv_A\Scripts\activate#Windows

pip install torch==2.0 transformers==4.28#安装指定版本

pip freeze>requirements.txt#保存依赖

#项目B：

cd~/AI_project/project_B

virtualenv venv_B

venv_B\Scripts\activate

pip install torch==2.1 transformers==4.35#安装更高版本

pip freeze>requirements.txt

两个项目依赖完全隔离，不会互相干扰。

总结

PIP：Python的“包管家”，负责安装/管理第三方库，是使用任何Python框架（包括大

模型工具）的基础。

virtualenv：Python的“环境隔离舱”，解决多项目版本冲突问题，是协作开发和环境复

现的必备工具。

对于大模型/AI开发，二者是标配——大模型框架（如PyTorch、transformers）版本迭代快，

且依赖链复杂，用virtualenv隔离环境、PIP管理依赖，能大幅减少环境配置问题，提升开发效率。

升级pip到最新版

运行：

python-m pip install--upgrade pip

安装虚拟环境工具（用于隔离项目依赖）

运行：

pip install virtualenv

Python可以同时安装多个版本，一般不建议同时安装多个版本。若安装了多个Python版本，需指

定默认版本：

原因：若同时安装Python 3.11和3.12，系统会优先识别环境变量中排在前面的版本；

解决步骤：

在环境变量的Path中，将目标版本（如3.12）的路径上移到其他Python版本之前；

若需区分调用，可在Python安装目录下将python.exe复制并重命名为python312.exe，

通过python312--version精准调用对应版本。

包管理工具更新：

python-m pip install--upgrade pip setuptools wheel

虚拟环境工具：

建议使用conda或venv创建隔离的开发环境：

安装conda（推荐）

winget install--id Anaconda.Anaconda3-e

或使用venv

python-m pip install virtualenv

2.2.4.5安装Anaconda

【virtualenv和Miniconda/Anaconda都是虚拟环境的隔离管理，可结合自己的熟悉情况选

其一，两者都安装也可以（本人更觉得Miniconda顺手）】

ROG幻X2025的Radeon 8060S显卡属于gfx1151架构，刚好适配ROCm7预览版，若要在纯

windows环境下使用AI开发框架，安装Miniconda/Anaconda用于Python环境管理，同时安装Git

工具（用于后续ComfyUI等工具的克隆）。

按下Win+R，输入cmd或powershell,打开命令窗口，执行命令：

wingetsearchAnaconda

检查最新的Anacobnda版本：

执行命令：

wingetinstall-e--id Anaconda.Miniconda3

下载并安装Anaconda.Miniconda3：

如下为安装成功信息：

需要检查和配置环境变量，右键此电脑→属性→高级系统设置→环境变量，增加如下内容：

执行conda–version，如下信息表示安装成功：

2.2.5安装Visual Studio 2026

【若想在纯windows环境下做AI开发（不想基于WSL装一个虚拟的Ubuntu），需要ROCm-

windows，ROCm-windows依赖Visual Studio 2022及以上版本的C++等库，所以要必选】

已验证，Visual Studio 2026社区版已能很好的支撑ROCm（7）-windows。

ROG幻X2025的Radeon 8060S显卡属于gfx1151架构，刚好适配ROCm7预览版，若要在纯

windows环境下使用AI开发框架，要安装Visual Studio 2026社区版并勾选“C++桌面开发”模块，

确保包含msvc、C++CMake、Windows 11 SDK等组件。

如下是安装Visual Studio 2026社区版过程：

1、下载安装包：

到官网：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/，如下图：

点击“Community“下方的“免费下载”按钮，下载在线安装包：VisualStudioSetup.exe，

运行VisualStudioSetup.exe，如下图示：

2、配置模块：

以下选项界面，要认真的找到，并勾选“C++桌面开发”模块，确保包含msvc、C++

CMake、Windows 11 SDK等组件的安装：

3、Visual Studio Installer是边下载边安装：

如下的安装过程，有几十个G的包大小，接合自己电脑的网络带宽，可能需要较长时间：

出现如上的结束界面，就说明安装成功。

安装后的检查

1、检查C++CMake是否安装好：

重新打开CMD，输入：

cmake–version

若返回如下，则安装成功：

若返回：非内部命令，则可能是环境变量没有配置，请安如下步骤配置：

右键“此电脑”→“属性”→“高级系统设置”→“环境变量

在“系统变量”列表中找到Path，双击打开

检查是否包含路径：

D:\ProgramFiles\MicrosoftVisualStudio\18\Community\Common7\IDE\Comm

onExtensions\Microsoft\CMake\CMake\bin（这个目录为安装vs2026时配置界面

里，设计的安装路径，对应的CMake的目录）

若不包含，请击“新建”添加上述路径，保存后重启终端重试步骤1。

3、AI开发框架安装与配置

3.1 AI开发框架选型方案

Windows环境下的AI开发框架有几个选择：

1)方案1：对于Windows系统，需要使用WSL系统中安装ROCm环境；

2)方案2：纯windows环境中，使用PyTorch DirectML（推荐，Windows原生支持），

DirectML是AMD为Windows提供的机器学习加速库，PyTorch通过torch-directml插件支

持AMD显卡（包括核显/独显），无需依赖ROCm，操作简单；

3)方案3：纯windows环境中，ROCm-Windows预览版，AMD已推出ROCm for Windows预

览版，仅支持部分显卡（如RX 7900 XTX、Instinct MI系列），步骤较复杂且兼容性有限，适

合开发者测试。

几种方案的性能对比：

1)WSL的Ubuntu系统中安装ROCm环境，性能和Linux相当，但WSL在开发体验上不佳，熟

悉windows的用户存在切换开销；

2)DirectML方案兼容性好，但性能略低于原生ROCm（适合轻量级推理/微调）；

3)ROCm-Windows预览版性能接近Linux，但仅支持高端显卡，稳定性待优化【本指导书推荐

的终极方案，对熟悉windows的开发人员最友好】。

注：ROG幻X2025的Radeon 8060S显卡属于gfx1151架构，刚好适配ROCm7预览版，聚焦

Windows原生环境，无需WSL。

本指导书是采用方案3，用最新的ROCm-windows方案，下面是具体的安装过程指导。

3.2安装ROCm7预览版+PyTorch套件

ROCm-windows是Python项目的基础依赖库，以环境隔离的原则，最好安装在项目对应的虚拟环境

里。不建议默认安装在基础/公共环境中。

如下是项目（以本调测指导书创建的ROGx2025AIproject工程项目为例）和虚拟环境的介绍：

AI学习工作项目空间：我们在E：盘建立一个目录aiproject，用于存放未来所有的AI学习项目；

建立一个当前要开展的项目：我们在aiproject目录下面，建立一个ROGx2025AIproject，本指导

书后面的学习项目，都在这个项目空间里；

创建隔离的虚拟环境：有了这个项目，我们就可以为这个项目创建一个隔离的虚拟环境rocm_env

如下是项目的空间：

PS E:\>tree

卷WorkSpace的文件夹PATH列表

卷序列号为xxxx-xxxx

E:.

├─aiProject

│└─ROGx2025AIproject

│└─PythonTest

相关的命令如下：

#创建AI学习工作项目空间目录aiproject

md aiproject

查一下是否创建成功#

dir

在其中，再创建一个当前要开展的项目#ROGx2025AIproject

#先进入aiproject目录

md ROGx2025AIproject

查一下是否创建成功#

dir

如下是上面命令的过程图示：

有了项目目标，接下来详细安装ROCm-windows的步骤

第一步：创建独立Python虚拟环境

使用前面安装的Miniconda创建隔离环境，避免依赖冲突，操作如下：

1.打开Miniconda Prompt，输入以下命令创建名为rocm_env的虚拟环境，指定Python 3.13

（ROCm7预览版适配3.11-3.13版本，强烈建议安装3.13，3.14版本还存在兼容性问题！）：

#命令创建名为rocm_env的虚拟环境，指定Python 3.13

conda create-n rocm_env python=3.13

实际过程如下图示，一些询问和确认y后，一系列的下载和安装

| 强烈建议安装 | 3.13 |

安装好虚拟环境后，要激活创建的虚拟环境：

#激活创建的虚拟环境

conda create-n rocm_env python=3.13

在激活虚拟环境后，注意如下提示符的变化：从（base）变成（rocm-env）

第二步：安装ROCm7预览版+PyTorch套件（torch、torchaudio、torchvision）

ROCm-Windows预览版无需单独安装ROCm toolkit，通过AMD预览版仓库可一键安装适配

的PyTorch套件（内置ROCm相关依赖），Radeon 8060S对应gfx1151架构，操作如下：

1.在激活的rocm_env环境中，执行以下命令安装适配的torch、torchaudio、torchvision

（自动关联ROCm7版本）：

#激活创建的虚拟环境

condaactivaterocm_env

#安装ROCm7预览版+PyTorch套件，常用的包括三个：torchtorchaudiotorchvision

python-mpipinstall--index-urlhttps://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx1151/--pretorchtorchaudiotorchvision

注意：https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx1151/，gfx1151参数不能错了！

2．安装过程，会下载很多以来的组件，等待安装完成，该命令会自动下载并配置ROCm相关

依赖，无需手动设置驱动关联。

第三步、验证ROCm安装有效性：

| 注意如下提示符的变化：从（ | base | ） | | 变成 | | （ | rocm-env | ） |

安装后通过多条命令验证显卡识别和ROCm可用性，确保后续AI任务正常运行：

1.验证GPU是否被PyTorch识别：

python-c"import torch;print(torch.cuda.is_available())"

如下图，若输出True，说明ROCm环境生效；若为False，需检查驱动版本和安装命令。

2.查看显卡型号是否正确识别：

python-c"import torch;print(f'device name(0):',torch.cuda.get_device_name(0))"

如下图，正常情况下会输出Radeon 8060S相关信息，说明ROCm环境生效。

3.3大模型推理框架安装

基于Radeon 8060S（gfx1151架构）和XDNA 2 NPU特性，以下整合vLLM（ROCm加速推理）、

sentencepiece（分词）、einops（张量操作）、ONNX Runtime（NPU加速）的完整安装与验证方案，

适配Windows原生环境。

前置环境确认，前面已经搞定了，可以再次确认一下。

1.硬件匹配：

显卡：Radeon 8060S（gfx1151架构，ROCm7 windows预览版支持）；

o

NPU：XDNA 2架构（需AMD NPU驱动≥25.20.01.14）。

o

2.系统依赖：

已安装ROCm7 windows预览版+PyTorch（参考前文成功安装的环境）；

o

Python 3.13（虚拟环境rocm_env已激活）；

o

Visual Studio 2026社区版“C++桌面开发”组件（含Windows 11 SDK）。

o

3.3.1安装基础依赖库（sentencepiece、einops）

需要的基础AI算法库有：sentencepiece、einops等

SentencePiece简介：SentencePiece是由Google开源的无监督文本分词工具，专为自然语言

处理（NLP）任务设计，核心解决多语言、低资源语言的分词问题，同时统一了“分词

（Tokenization）”和“还原（Detokenization）”流程，是现代大语言模型（LLM）、机器翻译、

文本生成等任务中主流的分词方案之一。

Einops简介：Einops（Einstein-inspired operations）是一个轻量级的Python库，专为张量

维度操作设计，核心目标是让张量的变形（reshape）、转置（transpose）、分拆（split）、合并

（concatenate）等操作更直观、易读且不易出错，彻底替代传统框架（PyTorch/TensorFlow/JAX）

中繁琐且易混淆的reshape/transpose/permute等API。

打开Miniconda Prompt，用如下命令安装，过程很简介：

#激活ROCm虚拟环境

conda activate rocm_env

#安装sentencepiece（分词器核心）,0.2.1是当前最新的稳定版适配ROCm

pip install sentencepiece==0.2.1

#安装einops（张量操作工具）

pip install einops==0.7.0

注意：网上查的方案sentencepiece==0.1.99版本，不兼容ROCm7 windows版本，我多次安装

都失败，原因是SentencePiece的0.1.99版本发布时间较早（2023年），其Windows预编译包

（.whl）可能未适配ROCm-Windows环境的Python版本（如Python 3.12/3.13）或系统依赖（如最

新版Visual C++运行库）。

最新版SentencePiece（如0.2.0+）会针对新版Python/Windows环境更新预编译包，因此能直

接安装成功。SentencePiece 0.2.1和ROCm-Windows已有良好的兼容性。本调测指导书安装当前最

新的0.2.1版本，后面项目工程验证兼容性良好。

3.3.2安装ONNX Runtime安装（NPU加速）【可选】

ONNX Runtime简介：ONNX Runtime（ORT）是由微软开源的跨平台、高性能推理引擎，专为

运行基于ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的机器学习/深度学习模型设计。核心目

标是优化模型推理性能、降低部署成本，同时兼容多框架、多硬件，是工业界和学术界主流的模型部署

工具之一。

ONNX Runtime支持使用AMD NPU进行推理加速。

注意：onnxruntime-rocm版本需与ROCm SDK版本匹配（如ROCm 7.0建议用1.25.0+）。

安装过程：

#安装ONNX Runtime（确保包含NPU支持）

pip install onnxruntime

#验证ONNX Runtime是否支持NPU

python-c"import onnxruntime;print(onnxruntime.get_device())"

3.4 AI Agent开发框架

LangChain简介：LangChain是一个用于构建大语言模型（LLM）应用的开源框架，核心价值是解决

LLM与外部系统的连接、流程编排问题，让开发者快速搭建复杂且实用的AI应用，而非仅依赖单一LLM

的原生能力。

如下章节是基础知识扫盲，熟悉的同学可跳过。

LangChain核心定位

本质：LLM应用的“胶水框架”，不直接开发大模型，而是整合LLM（如GPT、Claude、开源模

型等）与外部工具、数据，实现端到端的智能应用开发。

目标：降低LLM应用的开发门槛，支持从简单的对话机器人到复杂的智能代理（Agent）、知识库

问答、工作流自动化等场景。

LangChain核心功能模块

1.组件（Components）：可复用的基础模块，是构建应用的“积木”

模型集成：支持调用各类LLM（闭源/开源）、embedding模型（用于文本向量转换）。

o

数据连接：对接外部数据源（文档、数据库、API、网页等），实现数据的加载与处理。

o

工具调用：让LLM调用外部工具（计算器、搜索引擎、代码执行器、第三方API等），拓展

o

LLM能力边界。

2.链（Chains）：将多个组件按逻辑串联，实现复杂流程自动化

替代单一LLM调用，支持“输入处理→模型推理→工具交互→结果整理”的端到端流程。

o

示例：文档问答链（加载文档→文本分割→向量存储→检索相关内容→LLM生成答案）。

o

3.代理（Agents）：让LLM自主决策执行流程

赋予LLM自主判断能力：根据用户需求，决定是否调用工具、调用哪个工具、如何处理工具返回

o

结果，无需人工预设固定流程。

适用场景：复杂问题解决（如“分析某公司近3年财报并生成可视化报告”）、智能助手等。

o

4.记忆（Memory）：支持LLM存储和利用上下文信息

解决单一LLM调用“无状态”问题，可保存对话历史、中间结果，让应用具备连续交互能力

o

（如聊天机器人记住前文对话）。

LangChain典型应用场景

知识库问答（RAG）：基于自有文档（如企业手册、论文）构建问答系统，让LLM只基于指定数

据生成答案。

智能对话机器人：支持多轮交互、上下文理解，可对接业务系统（如客服机器人查询订单、解答售

后问题）。

工作流自动化：如自动生成报告、数据清洗与分析、邮件/文档自动处理。

智能代理：如代码助手（自动查错、调用编译器）、科研助手（检索文献、分析数据）。

LangChain核心优势

模块化设计：组件可灵活组合替换，适配不同LLM和业务需求。

生态丰富：支持主流LLM模型、数据库、工具API，无需重复开发集成逻辑。

降低复杂度：封装了检索、流程编排、记忆管理等复杂逻辑，开发者可聚焦业务场景。

安装过程：

#安装LangChain

pip install langchain

#安装工具支持

pip install openai#OpenAI API支持（如果需要）

pip install requests#HTTP工具

pip install pydantic#数据验证

到此，在ROG幻x2025便携AI算力工作站上已完成必备的软件环境的安装准备工作！

下面章节简要做一个对环境的测试工程：

├─aiProject

│└─ROGx2025AIproject

│└─PythonTest#对环境的测试工程

4、简单的测试工程（验证当前AI训推环境）

4.1【回顾】创建好测试工程ROGx2025AIproject

具体步骤参见前面章节

创建测试工程工作目录，相关的命令如下：

#创建AI学习工作项目空间目录aiproject

md aiproject

查一下是否创建成功#

dir

在其中，再创建一个当前要开展的项目#ROGx2025AIproject

#先进入aiproject目录

md ROGx2025AIproject

查一下是否创建成功#

dir

如下是上面命令的过程图示：

最终创建的测试工程目录，如下是项目的空间：

PS E:\>tree

卷WorkSpace的文件夹PATH列表

卷序列号为xxxx-xxxx

E:.

├─aiProject

│└─ROGx2025AIproject

│└─PythonTest

4.2用VS2026创建测试项目ROGx2025AIproject

步骤1：启动vs2026开发IDE

步骤2：新建一个测试工程，选Python应用程序

步骤3：配置测试工程PythonTest的工作目录，如下图示，位置为

位置：E:\aiProject\ROGx2025AIproject\

项目名称：PythonTest

步骤4：点“创建”后，进入IDE，解决方案资源管理器中的项目结构，如下图

步骤5：在PythonTest项目文件中，编写完测试代码（源代码可在github上获取，后面有获取方

法），配置PythonTest项目的私有环境，就是前面创建好的rocm_env，操作如下图，菜单“工具->

Python->Python环境(E)”，进入环境设置界面

如下图示，选rocm_env，注意要确认好如下信息的正确性：

说明：rocm_env

前缀路径：C:\Users\hechu\miniconda3\envs\rocm_env（前面用minicoda3创建的rocm_env）

解释器路径：C:\Users\hechu\miniconda3\envs\rocm_env\python.exe

窗口化解释器：C:\Users\hechu\miniconda3\envs\rocm_env\pythonw.exe

其他默认不变

步骤6：可以启动，执行本测试工程，点主工具栏的“启动”绿色按钮，开始执行

看到上面的执行结果，没有抛出异常信息，成功执行OK!

4.3 PythonTest项目的源码和项目功能描述

项目源代码：https://github.com/hechunji/PythonTest

项目说明：如下图目录说明，用vs2026 git直接拉取下来，就能直接使用和练习。

到此，在ROG幻x2025便携AI算力工作站上已完成必备的软件环境的安装初阶准备，能支撑学

习和基础的工作开展！

注：下期会针对高阶的：内存/NPU/模型配置/系统维护/安全等高级操作进行更深入的说明，欢迎关注！

---------【以下为高阶指导，主要为基于x2025的开发环境的高级设置和优化】---------

以下为下期高阶调测的目录简介，欢迎关注

5、【高阶】内存配置与优化

4.1统一内存架构（UMA）配置

4.2大模型内存需求分析

4.3内存优化策略

6、AMD NPU（XDNA）配置与优化

6.1 NPU架构简介

6.2 NPU驱动验证

6.3 NPU推理优化

7、模型量化与性能优化

7.1 4bit量化配置

7.2 8bit量化配置

7.3模型性能优化技巧

8、开发环境高级配置

8.1分布式训练环境搭建

8.2性能监控与调试工具

8.3模型转换与部署工具

9、具体应用场景配置示例

9.1大模型训练示例（Llama 2 7B）

9.2大模型推理示例（70B模型）

9.3 AI Agent开发示例

10、系统维护与优化建议

10.1驱动更新策略

10.2性能调优建议

10.3常见问题解决方案

11、安全与数据保护

11.1模型安全管理

11.2环境安全配置

本文整理自《基于ROG幻X2025算力硬件的AI开发环境搭建及调测指导书【初阶】》PDF 指导书，由 iLearnAI 整理发布，仅供学习交流使用。