【炼丹炉】Conda环境离线迁移

1. 背景

笔者所在公司最近要在局域网内部署NLP算法模型，由于需求方对数据安全有严格要求，新服务器所在局域网不能直接访问Internet，因此需要将模型所需的运行环境离线迁移到新服务器中。

2. 方案

2.1 conda-pack

conda-pack是一个命令行工具，用于打包conda环境。该命令会将坏境中安装的软件包的二进制文件进行打包。
注：本方法不需要下载安装包，因此，conda-pack需要指定平台和操作系统，目标计算机必须于源计算机有相同的平台和操作系统。

2.1.1 打包

1. 在conda的base环境中安装conda-pack；

pip install conda-pack

2. 打包一个环境

# Pack environment my_env into my_env.tar.gz
conda pack -n my_env

# Pack environment my_env into out_name.tar.gz
conda pack -n my_env -o out_name.tar.gz

# Pack environment located at an explicit path into my_env.tar.gz
conda pack -p /explicit/path/to/my_env

2.1.2 重现

# Unpack environment into directory `my_env`
mkdir -p my_env
tar -xzf my_env.tar.gz -C my_env

# Use Python without activating or fixing the prefixes. Most Python
# libraries will work fine, but things that require prefix cleanups
# will fail.
./my_env/bin/python

# Activate the environment. This adds `my_env/bin` to your path
source my_env/bin/activate

# Run Python from in the environment
(my_env) $ python

# Cleanup prefixes from in the active environment.
# Note that this command can also be run without activating the environment
# as long as some version of Python is already installed on the machine.
(my_env) $ conda-unpack

2.2 pip download

利用pip将服务运行所依赖的包下载到本地，拷贝到目标服务器进行离线安装。

1. 保存虚拟环境到requirements.txt

pip list --format=freeze > requirements.txt

备注： 此处不使用pip freeze命令是因为pip freeze导出的文件会出现@ file://的问题，导致后续下载依赖包的时候出现问题。

2. 下载依赖包到指定目录

pip download -r requirements.txt -d "/home/admin/packs" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 将requirements.txt和依赖包拷贝到目标服务器
4. 在目标服务器创建conda虚拟环境

conda create -n my_env python=3.6.5 pip=10.0.1 --offline

备注：

• --offline：指定离线创建虚拟环境；
• python=3.6.5 & pip=10.0.1：指定默认的python版本号、并安装pip工具，如果不安装pip，则改虚拟环境使用默认的pip工具，就无法将依赖包安装到新虚拟环境。Anaconda自带的package在anaconda3/pkgs目录下，可自行查看；

5. 切换到虚拟环境，并安装依赖包

pip install -U --no-index --find-links=./packs -r requirements.txt

备注： 若出现Cannot uninstall 'xxxx'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately det...（xxx是某package的名称），使用如下命令进行解决：

 pip install -U --ignore-installed --no-index --find-links=./packs xxx