环境配置概述
本章介绍如何在智川云实例中配置 Python 开发环境。
预装环境
智川云镜像已预装：
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| Python | 3.8 / 3.9 / 3.10 等 |
| Conda | /opt/conda/ |
| CUDA / cuDNN | 根据镜像版本 |
| 深度学习框架 | PyTorch / TensorFlow（视镜像） |
推荐做法
- 使用虚拟环境：避免依赖冲突
- 安装到数据盘：防止系统盘空间不足
- 记录依赖版本：便于环境复现
目录规划
| 用途 | 路径 |
|---|---|
| 代码项目 | /root/rivermind-data/projects/ |
| Conda 环境 | /root/rivermind-data/conda/envs/ |
| 模型缓存 | /root/rivermind-data/cache/ |
| 数据集 | /root/rivermind-data/datasets/ |
快速开始
使用预装环境
bash
pip list # 查看已安装包
pip install transformers # 安装额外依赖创建新环境
bash
conda create -n myenv python=3.10 -y
conda activate myenv
pip install torch torchvision迁移本地环境
bash
# 本地导出
pip freeze > requirements.txt
# 实例安装
pip install -r requirements.txt相关文档
| 文档 | 说明 |
|---|---|
| 镜像说明 | 镜像类型与选择 |
| 依赖安装 | pip 包管理 |
| Python 版本 | 多版本管理 |
| Conda | 虚拟环境管理 |
| CUDA/cuDNN | GPU 计算库 |
| MATLAB | MATLAB 安装与启动 |