安装conda,管理虚拟环境

本文指导如何在服务器上安装Miniconda来管理所需的特定包。由于服务器缺少某些包,建议创建虚拟环境以避免冲突。首先,从清华开源镜像站下载并安装Miniconda,然后通过运行安装脚本来激活。安装完成后,利用conda命令检查是否安装成功。接下来,创建虚拟环境,例如`conda create -n your_env_name python=X.X`,并可使用`conda create --name myclone --clone myenv`来克隆已有环境。该教程适合需要管理Python环境的开发者。
部署运行你感兴趣的模型镜像

服务器上缺一些包
这些包别人用不着,因此需要创建一个虚拟环境
放我们需要的包

用conda进行管理比较好
但是conda没有安装
因此要先安装conda
miniconda 与conda相比更轻量级一点,安装更快,没有那么多用不着的包

  1. 在清华开源镜像上面找到minconda
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/?C=M&O=A
  2. 安装
    sh Miniconda3-py38_4.9.2-Linux-x86_64.sh
    3.关闭当前连接,重新连接
    输入conda有命令说明出现 ===> 安装成功
    conda commands available from other packages:
    env
    4.创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=X.X(2.7、3.6等)

克隆,移植环境参考文章

conda create --name myclone --clone myenv

myenv 被克隆环境的路径名

conda create -n qiime2-2020.11 --clone /home/user/miniconda2/envs/qiime2-2020.11

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### 使用 Conda 创建和管理虚拟环境 Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,广泛应用于 Python 和数据科学领域。通过 Conda 可以轻松创建、导出、列出以及删除虚拟环境。 #### 创建虚拟环境 要创建一个新的虚拟环境,可以使用 `conda create` 命令并指定所需的 Python 版本和其他依赖项。以下是具体操作方法: ```bash conda create --name myenv python=3.9 ``` 上述命令会创建名为 `myenv` 的新环境,并安装 Python 3.9[^4]。 #### 激活虚拟环境 激活已创建的虚拟环境可以通过以下命令完成: ```bash conda activate myenv ``` 执行此命令后,当前终端的工作目录会被切换到该虚拟环境中,允许在此环境下安装特定版本的库或其他软件组件。 #### 列出所有虚拟环境 如果需要查看系统中存在的所有虚拟环境列表,可运行如下命令: ```bash conda env list ``` 或者更简洁的方式: ```bash conda info --envs ``` 这两个命令都会显示所有的 Conda 虚拟环境及其路径。 #### 安装额外的包至虚拟环境 一旦进入某个虚拟环境,在其中安装任何新的包只会对该环境生效而不会影响其他环境或全局设置。例如,要在活动中的 `myenv` 中安装 NumPy 库,只需输入: ```bash conda install numpy ``` 这一步骤确保了不同项目之间的隔离性和独立性[^2]。 #### 删除不再使用的虚拟环境 当某些旧项目结束或者确认不需要某虚拟环境时,应该及时清理它们以释放磁盘空间。移除整个虚拟环境的操作非常简单: ```bash conda remove --name myenv --all ``` 这条指令将会彻底卸载掉名称为 `myenv` 的全部文件及相关配置。 #### 导出当前虚拟环境的状态 为了便于分享给同事或是未来重现相同开发条件,可以把现有虚拟环境的具体状态保存下来形成 YAML 文件记录各个依赖关系详情: ```bash conda env export > environment.yml ``` 之后其他人只需要依据这个 YML 配置文档就能重建完全一致的新副本出来: ```bash conda env create -f environment.yml ``` 这种方法特别适合团队协作场景下保持代码兼容性的需求。 ---
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