windows部署mamba环境的两种方向


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利用window子系统wsl

Windows Subsystem for Linux(WSL)是一种在Windows操作系统上运行Linux二进制可执行文件的技术,它能够让你在Windows上配置Linux环境,


wsl的核心特点

子系统架构

定义:WSL是Windows操作系统的一个组件,它运行在Windows内核之上,通过提供Linux内核的兼容层来支持Linux应用程序。这种架构使得WSL能够高效地运行 Linux环境,同时充分利用Windows的资源。

工作原理:它并不是一个完整的虚拟机,而是通过在Windows内核中实现Linux内核的系统调用接口,使得Linux应用程序可以直接在Windows上运行。

文件系统共享

功能:WSL允许Linux环境访问Windows的文件系统,用户可以在Linux中直接操作Windows中的文件,反之亦然。

优势:这种无缝的文件系统共享使得用户可以在Windows和Linux之间灵活地切换工作环境,无需担心文件传输和同步的问题。

性能优势

启动速度:WSL的启动速度比传统的虚拟机更快,资源占用也更少。
运行效率:它直接利用Windows的内核资源,而不是模拟完整的硬件环境,因此在运行Linux应用程序时能够提供接近原生Linux环境的性能表现。

用户体验

命令行工具:WSL提供了完整的Linux命令行工具,用户可以在Windows中直接使用bash、zsh等Linux shell,以及各种Linux命令。
软件生态:WSL支持安装和运行大多数Linux发行版(如Ubuntu、Debian、Fedora等),并通过Linux的包管理器(如apt、yum等)安装各种软件。


安装wsl

在商店中选择合适的版本进行下载并创建账号

可选择升级wsl

  1. 打开powershell
  2. 输入命令:wsl -l --verbose
    在这里插入图片描述

如果version处显示2,就是wsl2 如果是1,就是wsl

关于升级的博客链接

迁移与部署(默认c盘太占内存)

1. Powershell中输入:

wsl –l

在这里插入图片描述

2. 关闭所有运行中的wsl

在这里插入图片描述

3. 将待迁移的虚拟机导出:

(wsl --export 虚拟机名称 文件导出路径)
wsl --export Ubuntu-20.04 D:\wsl\Ubuntu-20.04\Ubuntu-20.04.tar

在这里插入图片描述

4. 卸载原虚拟机(这个过程会删除原虚拟机中的数据):

(wsl --unregister 原虚拟机名称)
wsl --unregister Ubuntu-20.04
在这里插入图片描述

5. 导入新虚拟机:

(wsl --import 新虚拟机名称 目标路径 刚刚保存虚拟机的文件路径 --version 2)
wsl --import Ubuntu-20.04 D:\wsl\Ubuntu-20.04 D:\wsl\Ubuntu-20.04\Ubuntu-20.04.tar --version 2
在这里插入图片描述

6. 进入新的虚拟机:

(按住shift键右击鼠标“在此处打开Linux shell”)
在这里插入图片描述

7. 进入主目录:

在这里插入图片描述

8. linux的子目录在电脑中可以看到,并可以进行文件的托拉拽操作:

在这里插入图片描述


创建conda环境

  1. 根据基础python版本选择对应anaconda下载
    在这里插入图片描述
  2. 进入wsl的ubuntu主界面,熟悉root页面和对应的文件夹: cd 然后 回车键
    在这里插入图片描述
  3. 将anaconda的安装文件拖到linux系统中:
    在这里插入图片描述
  4. 此时可以在linux中看到安装文件:
    在这里插入图片描述
  5. 执行命令安装conda的环境:
    sudo sh Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

在这里插入图片描述
后面一直按回车,指导出现选项,并输入“yes”:
在这里插入图片描述
等到后面,他说Thank you:
在这里插入图片描述

  1. 为conda添加环境变量,以便于后面快捷执行:
    vim ~/.bashrc
    在这里插入图片描述
    加入地址并wq保存
    在这里插入图片描述
    刷新环境变量,生效:
    source ~/.bashrc
    在这里插入图片描述
    确认安装成功:
    conda –V
    在这里插入图片描述

配置mamba所需虚拟环境

Mamba环境配置教程博客


通过安装Triton等依赖实现实现

安装攻略
安装攻略(防掉坑版)


可能遇到的问题以及经验总结

安装完成后记得检查是否能检测到cpu

import torch
print(“PyTorch Version:”, torch.version)
print(“CUDA Available:”, torch.cuda.is_available())
print(“CUDA Version:”, torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available()) # 是否检测到 GPU
print(torch.cuda.device_count()) # 可用 GPU 数量
print(torch.cuda.current_device()) # 当前 GPU 设备索引
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # GPU 名称(如果有)

一般正常情况
在这里插入图片描述

下载速度慢-清华镜像源(加速下载)

Anaconda以及Pip配置清华镜像源
在这里插入图片描述

运行时记得检查环境和脚本参数

可能的表现为报错为找不到对应软件包,模型,数据集等

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在准备的运行文件中右键找到“更多运行/调试”

在这里插入图片描述

进行脚本参数的设定和环境的设置

在这里插入图片描述

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