Conda创建与激活虚拟环境(指定虚拟环境创建位置)

1.Conda优势

Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，主要用于在不同的计算环境中安装和管理软件包和其依赖项。它最初是为Python而设计的，但现在也可以用于管理其他语言的软件包。

Conda提供了对虚拟环境的支持，这使得用户可以在同一台计算机上同时管理多个相互独立的Python环境这对于开发和测试不同的项目或在项目之间切换时非常有用。

总结:Conda所创建的每一个虚拟环境都可以对应你的每一个Python项目，你的每一个Python项目所需的软件包等等东西可能不同，为了不使项目之间产生冲突，你可以为他们每一个配置一个虚拟环境，虚拟环境之间互不干扰。

2.Anaconda的下载和安装

太简单了，这里跳过，简单说就是进入官网，下载，按照提示安装即可，B站视频很多(这里的Anaconda就是Conda)

3.Conda创建虚拟环境以及相关注意问题

方法一:

1. 打开Anaconda Prompt(找不到的直接在开始里面搜索，或者去你安装Anaconda的文件夹里面找)，打开后窗口页面如下

2. 创建和激活虚拟环境

• 法一:

创建:

在prompt中输入以下代码:

conda create --name myenv python=3.6

myenv为你想要创建的虚拟环境的名称，python=3.6为该环境配置的python版本，如果不想添加python的话删掉即可

激活:注意，你通过这种形式创建的虚拟环境默认存在C盘当中，且其可以在Anaconda中找到(也就是下图的环境列表中找到)，因此激活该虚拟环境的办法一是直接在下面的conda环境列表里面点击切换，二是在Anaconda prompt中输入代码conda activate 你设定的环境变量名称

• 法二(在其他盘创建虚拟环境):

创建:如果你想要将虚拟环境创建在D盘，可以使用--prefix参数来指定路径。以下是一个示例命令，用于将虚拟环境创建在D盘中：

conda create --prefix D:\path\to\myenv python=3.6

通过上述命令，你可以将虚拟环境创建在D盘的指定路径下。然后，当你激活这个虚拟环境时，可以使用conda activate D:\path\to\myenv来激活它，但无法使用环境名称来激活它。[注意:该方法创建的虚拟环境不会在Anaconda环境列表中显示]

方法二:

直接在Anaconda环境列表面板创建(此处原理等同于上文法一):

选择你需要的python版本

最后，大家可以通过在prompt中输入conda env list来查看自己的全部环境，顺带说一句，如果是用上文方法二中的法二来创建的虚拟环境在列表中会显示其位置但不会显示其名称，同时在Anaconda的环境列表里面也是不会显示的，请大家注意!

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  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

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• 内容：
  • L2.1 API接口
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  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.2.1 什么是Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架应用现状
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架与Thought
  • L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
  • L2.3.1 流水线工程的概念
  • L2.3.2 流水线工程的优点
  • L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

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  • L3.2 MetaGPT
  • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.3.1 ChatGLM的特点
  • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
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  • L3.5 其他大模型介绍

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• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

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