人工智能环境搭建（个人笔记，看看就好）

最新推荐文章于 2025-05-20 10:54:37 发布
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#人工智能

本文详细介绍了如何通过miniconda创建和管理虚拟环境，包括安装Python、升级包、更换源，以及配置PyCharm的过程。重点在于使用conda进行环境管理，适合初学者和开发者参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

人工智能环境搭建（个人笔记，看看就好）

第一部分：miniconda的安装

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开始菜单

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检查是否安装成功及退出

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创建虚拟环境

命令行输入：conda env list

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创建一个新的环境

命令行输入：conda create -n tensor python=3.7

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输入 y 确定安装，等待安装完成（出现done）

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检查，多出一个环境：tensor

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激活环境并进入（开头出现（tensor））

输入：conda activate tensor

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检查：输入python，出现版本号即为成功，然后退出

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升级：输入：python -m pip install --upgrade pip

升级成功如下图（出现：Successfully installed pip-22.0.3）

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换源（源为豆瓣源，也可以换清华源）

输入：pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple/

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输入：pip list

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其中出现如下图，则安装成功

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安装django

输入：pip install django -i https://pypi.douban.com/simple/

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升级number

输入：pip install --upgrade numpy

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安装pillow

输入：pip install pillow -i https://pypi.douban.com/simple/

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第二步，PyCharm配置

有空再写

搭建（人工智能）或（视觉处理）环境前必看
二十多岁的你迷茫又着急，想要车子，想要房子，想要享受旅行，你那么浮躁，拿什么看透人生！
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这套教程是完整的开发环境框架搭建，搭建完就能直接能上手敲代码不需要别的知识准备流程，在windows上搭建运行，安装过程按照下面的来，基本上不会出现像安装其他IDE那样可能出现各种路径配置等问题，对于急需提升自己的小白来说可以说得算是非常友好了。Jupyter notebook相对于pycharm来说，jupter更多用于数据探索和算法设计阶段，需要即是获得一段代码结果。pycharm更加适合于工程化的项目，比如编写一个python库，或者编写一个web项目，这个时候pycharm可能更加好用。
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另外一个是量化，量化是通过牺牲模型参数的精度，来换取模型的推理速度。llama.cpp 提供了大模型量化的工具，可以将模型参数从 32 位浮点数转换为 16 位浮点数，甚至是 8、4 位整数。训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化，推理结果最优化的过程。训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理，对外提供服务。大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约。llama.cpp 提供了模型量化的工具。
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