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只需几分钟即可在 Ubuntu 上设置 Anaconda:简化您的 AI 工作流程

百变鹏仔 5天前 #Python
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在数据科学、机器学习或人工智能项目管理中,选择合适的工具至关重要。anaconda是一个强大的python库,简化了包、依赖项和环境的管理。无论是资深ai模型开发者,还是数据科学领域的新手,anaconda都能提供良好的开端。

本指南将逐步指导您如何在Ubuntu上使用安装脚本安装Anaconda,并初始化Conda环境,从而开始构建项目。

先决条件

  • Ubuntu 22.04虚拟机
  • 注意:不同应用场景的先决条件可能差异较大。大规模部署可能需要更高端的配置。

    在Ubuntu 22.04上安装Anaconda的步骤

    本教程使用Nodeshift提供的CPU驱动虚拟机,它以经济实惠的价格提供高性能计算虚拟机,并符合GDPR、SOC2和ISO27001要求,同时提供用户友好的界面。您可以选择其他云提供商,并按照相同的步骤操作。

    步骤1:设置Nodeshift账户

    访问app.nodeshift.com,填写基本信息创建账户,或使用Google/GitHub账户登录。

    步骤2:创建计算节点(CPU虚拟机)

    登录后,在仪表板:

    1. 导航至左侧菜单。
    2. 点击计算节点选项。
    1. 点击开始创建计算节点。

    Nodeshift的计算节点是高度可定制的CPU驱动虚拟机,您可以根据需求调整vCPU、RAM和存储配置。

    步骤3:选择虚拟机配置

    1. 可靠性下拉列表中选择所需的正常运行时间保证级别(例如99.9%)。
    1. 区域下拉列表中选择虚拟机部署的地理区域(例如美国)。
    1. 根据工作负载需求,调整vCPU、RAM和存储配置。

    步骤4:选择虚拟机配置和镜像

    1. 选择合适的配置后,选择可用的虚拟机(例如“2vcpu/4gb/80gb ssd”)。
    2. 选择Ubuntu镜像。

    步骤5:选择计费周期和身份验证方法

    1. 选择计费周期:每小时(短期使用)或每月(长期使用)。
    1. 选择身份验证方法:密码或SSH密钥(推荐)。

    步骤6:完成详细信息并创建部署

    您可以选择添加VPC以增强安全性。点击创建部署节点。

    步骤7:使用SSH连接到计算节点

    节点部署完成后,状态显示为绿色正在运行。使用SSH连接到虚拟机:

    1. 在终端运行SSH命令:ssh root@ip (将root替换为您的用户名,ip替换为虚拟机的IP地址)。
    2. 输入密码连接。

    步骤8:下载Anaconda安装程序

    1. 更新系统包:apt update && apt upgrade -y
    1. 添加非管理用户(推荐):adduser demo-user; usermod -ag sudo demo-user; su - demo-user (将demo-user替换为您的用户名)
    1. 导航到/tmp目录:cd /tmp
    2. 下载安装程序:wget -o anaconda.sh https://repo.anaconda.com/archive/anaconda3-2024.06-1-linux-x86_64.sh

    步骤9:验证安装程序脚本

    使用sha256sum anaconda.sh获取校验和,并与Anaconda官方网站提供的校验和进行比对。

    步骤10:安装Anaconda

    1. 静默安装:bash anaconda.sh -b 或 交互式安装:bash anaconda.sh
    1. 初始化Anaconda:source /bin/activate 或 source ~/.bashrc (如果交互式安装并选择自动初始化) conda init source ~/.bashrc
    1. 验证安装:conda info
    1. 可选:禁用自动激活基础环境:conda config --set auto_activate_base False

    结论

    安装Anaconda对于提升数据科学和机器学习工作流程至关重要。本指南帮助您完成Anaconda的安装和激活,为高效开发做好准备。Nodeshift提供的Ubuntu服务器提供了优化的能耗、可扩展性和性能。

    更多Nodeshift信息: