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【Conda】超详细的linux-conda环境安装教程_linux conda

linux conda

背景

最近被python各个版本环境整的头晕目眩,本来就不是专长做python的,切换各种版本着实不好操作,因此想到了conda这个好工具,以下是对conda的相关理解和搭建的详细过程,做个记录。

Conda简介

Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。可以轻松地在本地计算机上的环境中创建,保存,加载和切换。它是为Python程序创建的,但可以打包和分发适用于任何语言的软件。
  目前conda的发行版本分为anaconda、miniconda两种,安装了ananconda或miniconda的完整版,就默认安装了conda。anaconda会包含一些常用包的版本,miniconda则是精简版,两者安装均可。

Conda作用

conda是一个辅助工具,由于其自带python版本,可主要用来进行python包管理、环境管理,在功能上可以看作是pip 和 vitualenv 的组合,同时也可以对常用的生信软件进行安装、卸载。
  比如,创建不同的环境work、test,你可以方便在不同集群环境中安装、卸载、升级、降级、不同的软件版本。例如把python3 + python2、R2.7 + R3.8分别安装在work、test虚拟环境下,这样你就可以在集群中使用不同版本的软件,即使它们两者之间无法同时存在、或相互冲突。

好了,废话不多说,我们开始正式安装conda!

一、软件准备

1. 软件下载

https://repo.anaconda.com/archive/index.html

根据自己的需要下载版本,我这里下载的是 Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

或者,我们可以复制下载的链接,直接在服务器上下载,如:

wget -c https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

 

2. 安装conda

在conda文件的目录下输入命令安装,一路回车,直到他要求输入yes

bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

 

3. 设置环境变量

配置环境变量,这里的export PATH填的是conda的bin文件地址,我是安装在home目录的所以是这样,前面一个命令是添加环境变量,后者是刷新bashrc

vim /etc/profile

在末尾添加环境变量

export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
  1. vim ~/.bashrc
  2. export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

刷新环境变量

  1. source /etc/profile
  2. source ~/.bashrc

然后conda -V要是正常就安装成功了
注:三种配置环境变量的方法

修改/etc/profile
修改.bashrc
直接在shell下用export命令修改

二、镜像源配置

2.1. conda配置

vim ~/.condarc

然后配置镜像,此处用的阿里云的镜像,可做参考:

  1. channels:
  2. - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/stackless
  3. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/simpleitk
  4. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/rdkit
  5. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/rapidsai
  6. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/qiime2
  7. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pyviz
  8. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch3d
  9. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch-test
  10. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/pytorch
  11. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/psi4
  12. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/plotly
  13. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/omnia
  14. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/ohmeta
  15. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/numba
  16. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/msys2
  17. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/mordred-descriptor
  18. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/menpo
  19. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/matsci
  20. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/intel
  21. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/idaholab
  22. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/fermi
  23. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/fastai
  24. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/dglteam
  25. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/deepmodeling
  26. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/conda-forge
  27. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/caffe2
  28. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/c4aarch64
  29. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/bioconda
  30. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/biobakery
  31. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/auto
  32. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/Paddle
  33. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
  34. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
  35. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
  36. - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free
  37. show_channel_urls: true
  38. ssl_verify: true
  39. allow_conda_downgrades: true

2.2. pip配置

  1. mkdir ~/.pip
  2. cd ~/.pip/
  3. vim pip.conf

然后配置镜像:

  1. [global]
  2. index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  3. [install]
  4. trusted-host=mirrors.aliyun.com

此时conda环境已经安装完成!

三、conda使用

由于最近在做大模型相关的开发,继续说一下conda安装后如何使用

3.1 chatglm-6b专用

  1. # 创建虚拟环境
  2. conda create -n ChatGLM python==3.10
  3. conda init bash
  4. # 换一个窗口执行
  5. conda activate ChatGLM

 pip -V 

 

接下来改下包就下包即可,安装项目依赖

pip install -r  requirements.txt

3.2. 常用命令

  1. # 创建虚拟环境
  2. conda create -n name python==3.9
  3. # 激活环境
  4. conda activate name
  5. # 退出环境
  6. conda deactivate
  7. # 查看虚拟环境
  8. conda info --envs
  9. # 删除虚拟环境
  10. conda remove -n name --all
  11. # 删除所有的安装包及cache(索引缓存、锁定文件、未使用过的包和tar包)
  12. conda clean -y --all
  13. # 删除pip的缓存
  14. rm -rf ~/.cache/pip

https://blog.csdn.net/weixin_40816738/article/details/130684650 

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