ubuntu 机器学习开发环境运维

最新推荐文章于 2025-05-11 12:51:33 发布

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#机器学习 #环境

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本文介绍如何配置Python环境，包括切换Python版本、管理pip及其依赖。通过具体命令展示如何实现Python3版本间的快速切换，并安装及维护pip。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一.python的运维

使用命令查看python软链接的指向情况，具体的目录需要根据安装的位置确定

ll /usr/bin | grep python

python软链接依赖

如需默认python3版本由3.5切换到python3.6，则先删除python3的软链接

sudo rm /usr/bin/python3

然后创建新的软链接

sudo ln -s /usr/bin/python3.6 /usr/bin/python3

pip的维护也类似，使用which pip查询pip所在的目录，如果pip没有安装，则使用

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
sudo -H python get-pip.py

来安装pip。

查看pip的依赖关系并整理软链接。

ll /usr/local/bin | grep pip

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### 运维开发学习路径 #### 初级阶段：基础知识积累在初级阶段，重点在于打牢基础。需要熟悉操作系统的基础知识以及脚本编程能力。以下是具体的内容： - 掌握 Linux 基础命令和系统管理[^3]。 - 学习 Python 或 Shell 脚本编写，用于日常任务的自动化处理[^4]。 ```bash #!/bin/bash # Example of a simple bash script to automate file backup. SOURCE_DIR="/path/to/source" DESTINATION_DIR="/path/to/destination" if [ -d "$SOURCE_DIR" ]; then cp -r $SOURCE_DIR/* $DESTINATION_DIR/ echo "Backup completed successfully." else echo "Source directory does not exist!" fi ``` #### 中级阶段：进阶技能提升中级阶段的目标是扩展技术栈并提高解决问题的能力。此阶段应注重以下几个方面： - 深入理解网络协议及其工作原理[^2]。 - 开始接触配置管理和持续集成工具，例如 Ansible, Jenkins 等。 ```yaml --- - name: Install Apache web server on Ubuntu hosts: webservers become: yes tasks: - apt: name: apache2 state: present - service: name: apache2 state: started ``` #### 高级阶段：专业化与实战演练高级阶段强调理论联系实际，并通过项目实践巩固所学的知识点。这一时期可以考虑的方向有： - AI运维的应用探索，包括但不限于机器学习模型训练、预测分析等。 - 对于云计算环境下的运维优化方案设计，比如利用 Kubernetes 实现容器编排。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import pandas as pd def train_model(data_path): df = pd.read_csv(data_path) X = df.drop('target', axis=1).values y = df['target'].values model = RandomForestClassifier() model.fit(X, y) return model ``` ### 注意事项在整个学习过程中保持开放的心态接受新的技术和理念是非常重要的。同时也要积极参与社区讨论或者开源贡献活动来增强个人影响力和技术水平[^1]。