【Pytorch】Conda环境pack打包迁移报错处理

最新推荐文章于 2025-05-27 21:56:23 发布
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文章标签： pytorch conda 人工智能 linux 深度学习
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Anaconda虚拟环境打包

实验在本机上验证成功，需要网高级设备上迁移，单张4090D，跑一个128k多模态大模型在一个数据集上推理加评测都花了两个半小时，还是太费时间了，重任亟需交给8A100机。
在这里插入图片描述

从源电脑中迁移anaconda的环境到目标电脑，首先两个电脑都安装了anaconda才行，在此基础上。

一、源电脑的环境打包

使用Anaconda Prompt操作

1.安装conda-pack工具

conda install conda-pack

在这里插入图片描述

2.确定环境

conda env list

在这里插入图片描述

找到你想要打包环境名。比如我的环境名是VLM

3.打包环境

conda pack -n VLM -o VLM.tar.gz

4.将打包环境拷贝到U盘

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然后可以在Anaconda Prompt中将路径切换到放置 conda-pack-0.7.1.tar.gz安装包的路径，执行安装命令。3.打包完成后，将改压缩包拷贝至设备B的Anaconda路径下的envs文件夹中，然后解压缩，即可完成虚拟环境的拷贝。然后，决定将pytorch环境打包，则输入命令 conda pack -n pytorch。首先查看当前设备的各个环境的名字 conda info -e。2.将设备A中的Anaconda虚拟环境打包为压缩包。黄色的为打包的环境名，根据你要打包的环境名字更改。
win环境下conda迁移环境的在线与离线支持gpu的cyolo环境包
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conda环境迁移 及 常见报错修改
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通过以上步骤，可以方便地在不同机器上创建和共享相同的 Conda 环境。这样做可以确保在多个开发环境或生产环境中使用相同的包和依赖，从而避免因环境不同而导致的问题。使用conda-pack可以将 Conda 环境打包成一个独立的压缩包，并且可以方便地在不同机器上解压和使用。这种方法特别适用于需要在多个机器间移动或部署环境的情况。
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