文章起源 | 恒源云社区（专一人工智能/深度学习云GPU服务器训练平台，官网体验网址：https://gpushare.com/

原文地址 | Conda - 恒源云用户文档

Conda

Conda 是包依赖和虚拟环境治理的工具，零碎镜像装置了 miniconda。

虚拟环境

⚠️ 正告
实例内磁盘空间有容量限度，因虚拟环境装置软件包须要容量较大，倡议将虚拟空间地位放到共享空间 /hy-nas (有共享存储机型) 或 /hy-tmp 本地盘下。
# 查看所有虚拟环境conda env list# 创立 Python 3.9 的虚拟环境，地位为 /hy-tmp/myenvconda create -p /hy-tmp/myenv python=3.9# 激活虚拟环境conda activate /hy-tmp/myenv# 退出虚拟环境conda deactivate## 删除虚拟环境conda remove -p /hy-tmp/myenv --all
提醒
登陆终端默认勾销了主动进入 base 环境，如果心愿登陆后间接进入 base 环境，须要执行 conda config --set auto_activate_base true。

包治理

提醒
装置如 PyTorch 等框架时请严格参考官方网站的装置阐明，同一个版本可能反对多种 CUDA 版本。RTX 3000 系列显卡仅反对 CUDA 11 及以上版本，须要留神指定 cudatoolkit 这个包的版本。

在 /root/.condarc 中曾经配置了镜像源。留神装置 PyTorch 时不要在结尾指定 -c pytorch，如果指定了依然会从官网源下载。

# 激活虚拟环境conda activate /hy-tmp/myenv# 搜寻软件包conda search spacy# 装置软件包conda install spacy=2.3.5## 查看已装置好的包conda list

JupyterLab

JupyterLab 默认应用的是实例镜像中的零碎 Python。如果须要通过 Notebook 应用虚拟环境，须要在虚拟环境中装置 ipykernel。

# 激活曾经创立好的虚拟环境conda activate myenv# 在虚拟环境中装置 ipykernelconda install ipykernel# 装置 kernel，--name 自定义名称ipython kernel install --user --name myenv# 不须要该 kernel 时能够删除jupyter kernelspec remove myenv

装置实现后在 JupyterLab 菜单中，关上 文件 - 新建启动页。能够看到多了刚创立好的虚拟环境，点击关上的Notebook 就处于虚拟环境当中。