远程服务器创建anaconda环境

### 安装 Anaconda 并创建 Conda 虚拟环境 在远程服务器上安装 Anaconda 和创建 Conda 虚拟环境的过程可以通过以下方法实现： #### 下载并安装 Anaconda 首先，在远程服务器上下载最新版本的 Anaconda。可以使用 `wget` 命令来完成此操作。 ```bash wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ``` 接着赋予脚本可执行权限，并运行该脚本来启动安装过程。 ```bash chmod +x Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ./Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ``` 按照提示完成安装，通常需要接受许可协议、选择安装路径等设置[^1]。 #### 初始化 Conda 安装完成后，初始化 Conda 以便能够在终端中直接调用它。 ```bash source ~/.bashrc ``` 这一步确保每次打开新的终端窗口时都会加载 Conda 的环境变量[^2]。 #### 创建一个新的 Conda 环境 通过指定 Python 版本来创建一个新的 Conda 环境。 ```bash conda create --name myenv python=3.9 ``` 上述命令将创建名为 `myenv` 的新环境，并将其默认使用的 Python 设置为 3.9 版本。 #### 激活和停用 Conda 环境 激活刚刚创建的 Conda 环境。 ```bash conda activate myenv ``` 当不再需要当前环境时，可通过以下命令退出： ```bash conda deactivate ``` #### 使用国内镜像源加速包管理 为了提高软件包安装的速度，建议配置国内镜像源作为默认仓库地址。例如，清华大学开源软件镜像是一个常用的选择。 编辑 `.condarc` 文件或者直接运行如下命令以更改默认通道至清华 TUNA 镜像站: ```yaml channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud ``` 也可以替换阿里云 PIP 源用于更快地安装 Python 库[^3]。 ```bash pip install -e '.[deepspeed]' -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ ``` --- ### 示例代码片段展示 NumPy 向量生成逻辑 以下是基于给定数据维度构建随机向量的一个例子[^5]。 ```python import numpy as np dimension = 64 # 数据维度 database_size = 100000 # 数据库大小 query_number = 10000 # 查询数量 np.random.seed(1234) # 设定种子保证结果重现性 # 构建数据库中的向量集合 data_vectors = np.random.random((database_size, dimension)).astype('float32') data_vectors[:, 0] += np.arange(database_size) / 1000. # 构建查询集中的向量集合 query_vectors = np.random.random((query_number, dimension)).astype('float32') query_vectors[:, 0] += np.arange(query_number) / 1000. ``` 以上代码展示了如何利用 NumPy 来模拟高维空间内的随机点分布情况。 ---

您可以使用以下两种方法在远程服务器上下载Anaconda： 方法一：使用wget命令直接下载安装包。在远程服务器上打开终端，并执行以下命令： ``` wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh ``` 这将从Anaconda官网下载安装包到当前目录下。 方法二：使用scp命令将本地安装包上传到远程服务器。在本地终端执行以下命令： ``` scp path/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh username@远程服务器IP:path ``` 其中，path表示本地安装包的路径，username表示远程服务器的用户名，远程服务器IP表示远程服务器的IP地址，path表示远程服务器上保存安装包的路径。 这两种方法都可以在远程服务器上下载Anaconda安装包，您可以根据您的实际情况选择其中一种方法进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [远端服务器安装anaconda并创建conda环境](https://blog.csdn.net/qq_44935078/article/details/123869912)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [云服务器linux安装anaconda3及远程登录jupyter，手机端也可登录](https://download.csdn.net/download/weixin_38697063/14051252)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]