03_conda (环境管理)

一、简介

conda 主要用于管理 python 的环境与库安装,同时自带python无需单独安装,免去了安装python与配置环境变量等麻烦

或许你又要问了“为什么要管理 python 的环境?

因为 不管是 python 开发还是运行 AI 大模型 , python版本和库版本都是各种各样,如果没有一个环境管理器你会发疯的
还有很多的服务器都还在运行 centos7 , Python版本应该是 2.7,这时想要运行python3 的程序就要升级python 环境,升python 环境又会导致一些问题 ,如 yum 的问题,那么简单又好用的解决方式就是 使用 conda创建一个 python3的隔离环境,用起来真是绿色环保无污染。

conda 可能简单的理解为就像 windows上 的 vmware、linux上的 kvm 虚拟机管理器(技术),可以创建不同操作系统版本的虚拟机,且两个虚拟机之间是相互隔离无干扰的一个组件。

conda 从安装包上分为 anaconda 和 miniconda , 两者功能是一样的,只是安装包里面所含库的数量不一样。 anaconda 可以理解为全量包,miniconda 可以理解为轻量包(只包含核心功能),我们一般是使用 miniconda。以下介绍都是以 miniconda为例。

二、选择 miniconda3 版本

先到 清华大学的镜像站点 找到你要的 miniconda 版本,复制下载链接或下载安装包待后续使用。

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

这里建议使用 python 3.12 的版本,因为后面安装 AI 大模型用的 open webUI 时需要python的版本必须为3.11 以上。<

`nb_conda` 和 `nb_conda_kernels` 是两个与 Jupyter Notebook(尤其是与 AnacondaMiniconda 环境集成相关的 Python 包。 1. **nb_conda**: 这个包提供了一个方便的方式来管理 Jupyter Notebook 笔记本文件 (`.ipynb`) 中使用的环境。它允许你在笔记本内部创建、激活和管理 Conda 环境,从而确保每个 notebook 都能在特定的依赖环境下运行。你可以使用这个包来安装所需的 Python 库,并保持它们与 notebook 的隔离,这样就不需要全局安装所有库。 2. **nb_conda_kernels**: 这个包主要是 nb_conda 的一个扩展,专注于 kernel 的管理。Jupyter Notebook 使用 kernels 来执行 Python 代码,`nb_conda_kernels` 可以帮助你自定义 conda 环境并将其转换为可以在 Jupyter Notebook 中使用的 kernel。当你在一个 notebook 中使用了 nb_conda 创建的环境时,如果没有对应的 kernel,`nb_conda_kernels` 可以用来生成或安装匹配的 kernel,使得 notebook 能够识别并使用该特定的 conda 环境。 这两个包一起使用,可以极大地简化在 Jupyter Notebook 中使用 Anaconda 环境的工作流,特别是对于那些有复杂依赖或者希望按需创建不同环境的场景。 **相关问题**: 1. 如何在 Jupyter Notebook 中安装和使用 nb_conda? 2. 如何通过 nb_conda_kernels 创建新的 Conda kernel 并在 notebook 中使用? 3. 如何避免因为环境依赖问题导致的 notebook 执行失败? 4. nb_condaconda environment 的关系是什么?
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