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

{KYZDBSSA_QC_3FH`0QT@E7.png

  1. 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

64~M50%YDJ3%}Q6L9Z23SY.png

  • 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):

~G6P(GK1N8BVFG3JNP)`V@Q.png

选择你需要的python版本

UXC6WIP_}2FFUG5QP}CC1VF.png

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!

如何系统的去学习大模型LLM ?

作为一名热心肠的互联网老兵,我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来

😝有需要的小伙伴,可以V扫描下方二维码免费领取🆓

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

img

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

在这里插入图片描述

四、AI大模型商业化落地方案

img

阶段1:AI大模型时代的基础理解

  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • 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

阶段2:AI大模型API应用开发工程

  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
  • 内容
    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • 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

阶段3:AI大模型应用架构实践

  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
  • 内容
    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • 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
    • L3.4 LLAMA
    • L3.4.1 LLAMA的特点
    • L3.4.2 LLAMA的开发环境
    • L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4:AI大模型私有化部署

  • 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:

  • 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
  • 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
  • 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
  • 阶段4:4-5个月,专注于高级模型的应用和部署。
这份完整版的大模型 LLM 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

😝有需要的小伙伴,可以Vx扫描下方二维码免费领取🆓

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/34485.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

web前端——HTML

目录 一、HTML概述 1.HTML是什么? 2.HTML具体化解释 二、HTML基本语法 1.声明 2. Head头标签 3.body身体标签 4.一个html的基本结构 5.标签 6.标签属性 ①属性的格式 ②属性的位置 ③添加多个属性 三、基本常用标签 1.超链接 2.图像标签 ①图像标…

从零开始做题:会打篮球的鸡

会打篮球的鸡 1 题目 给你password你帮鸡肋找找会打篮球的鸡在哪儿行吗? password:iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgAAAPoCAIAAADCwUOzAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAAB2KElEQVR4nO3dd3xb1f3/8WvLe8QjdpbtxJm2Eyd29t6LJBBWgEICFAqUUmaBlrZ8Ke23fLFUvYsYRQKZScECGQHkpC9…

1964springboot VUE小程序在线学习管理系统开发mysql数据库uniapp开发java编程计算机网页源码maven项目

一、源码特点 springboot VUE uniapp 小程序 在线学习管理系统是一套完善的完整信息管理类型系统,结合springboot框架uniapp和VUE完成本系统,对理解vue java编程开发语言有帮助系统采用springboot框架(MVC模式开发),…

DLS平台:GPT-5预计于2025年底至2026年初发布,将实现“博士水平”智能

摘要 OpenAI首席技术官Mira Murati近日透露,GPT-5可能推迟到2025年底或2026年初发布。这一消息打破了市场对GPT-5在2023年底或2024年夏季发布的预期。尽管推迟,但GPT-5将实现显著的性能飞跃,在特定任务中达到“博士水平”的智能。这标志着人…

Java 8 Date and Time API

Java 8引入了新的日期和时间API,位于java.time包下,旨在替代旧的java.util.Date和java.util.Calendar类。新API更为简洁,易于使用,并且与Joda-Time库的一些理念相吻合。以下是Java 8 Date and Time API中几个核心类的简要概述&…

JDBC的概念 ,核心API的介绍 , 注册驱动介绍

第一章 JDBC 1、JDBC的概念 目标 能够掌握JDBC的概念能够理解JDBC的作用 讲解 客户端操作MySQL数据库的方式 使用第三方客户端来访问MySQL:SQLyog、Navicat 使用MySQL自带的命令行方式 通过Java来访问MySQL数据库,今天要学习的内容 如何通过Java代…

sed和awk

sed和awk 文章目录 sed和awksedawk grep就是查找文件中的内容,扩展正则表达式 sed sed是一种流编辑器,一次处理一行内容(增删改查) 如果只是展示,会放在缓冲区(模式空间),展示结束…

算法社区-从零开始构建(一)

好久没动笔了,一是要处理的东西很多,二则写出来未见得深刻,感觉沉淀得不够,太浅显的东西就没必要分享。 正好最近在研究算法层面的东西,感觉挺受用的,就想着把这些东西整理出来,有点像社区的雏形…

问题 C: Josephus问题(Ⅰ)

问题 C: Josephus问题(Ⅰ) 题目描述 n个人排成一圈,按顺时针方向依次编号1,2,3…n。从编号为1的人开始顺时针"一二"报数,报到2的人退出圈子。这样不断循环下去,圈子里的人将不断减少。最终一定会剩下一个人…

高中数学:数列-解数列不等式问题的常用放缩技巧(重难点)

一、放缩技巧 技巧1 例题 证明:Sn<1 解: 变形 解: 由于第一种情况,我们证明了Sn<1,n≥1,是从第一项就开始放缩的。 发现,无法精确到 3 4 \frac{3}{4} 43​ 这时&am…

《2024年战略管理趋势报告》

本报告由Quantive发布。 《2024年战略管理趋势报告》这份报告深刻剖析了企业在策略管理上的当前状态、面临的挑战以及未来发展的趋势。报告指出,大多数组织在迅速适应市场变化方面存在困难,并且许多企业未能实现其战略目标,显示出策略制定与执行之间存在脱节。报告中不仅强调了…

【算法】单调队列 - 基础与应用-滑动窗口最大值

题目 给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。 思路 暴力:遍历一遍的过程中每次从窗口找到最大的数组&#…

【C语言小例程26/100】

题目&#xff1a;有一分数序列&#xff1a;2/1&#xff0c;3/2&#xff0c;5/3&#xff0c;8/5&#xff0c;13/8&#xff0c;21/13...求出这个数列的前20项之和。 程序分析&#xff1a;请抓住分子与分母的变化规律。 程序源代码&#xff1a; #include <stdio.h>int ma…

React Suspense的原理

React Suspense组件的作用是当组件未完成加载时&#xff0c;显示 fallback 组件。那么 Suspense 是如何实现的呢&#xff1f;React 的渲染是通过 Fiber 进行的&#xff0c;Suspense 的更新机制也是要围绕 Fiber 架构进行的。Suspense 是由两部分组成&#xff0c;实际 UI 子组件…

0803功放3

1.甲乙类互补堆成功放&#xff0c; 理想12v t提供静态偏置&#xff0c;消去交越失真 2.12V Po(12)2/2RL 3.电压并联负反馈 并联减小输入电阻 电压减小输出电阻 4.-Rf/Ri 这个问题是工艺问题引起的&#xff0c;最早用PNP管用的锗管&#xff0c;后面硅工艺成熟后用的就是硅管&…

毫米波移动通信系统中的波束赋形— 基于码本的波束训练

基于码本的波束训练算法该方法在收发端都配置波束矢量的码本&#xff0c;通过波束搜索的方式发现最优的波束方向为了加快波束搜索的速度&#xff0c;往往采用逐步缩小搜索范围的方式加快搜索&#xff0c;可以将搜索算法的时间复杂度从O(N)降低到O(logN)&#xff0c;其中N表示码…

信创里程碑:TapData 人大金仓数据库产品完成兼容互认证,携手推进自主创新建设

近日&#xff0c;深圳钛铂数据有限公司&#xff08;以下简称钛铂数据&#xff09;自主研发的钛铂实时数据平台&#xff08;TapData Live Data Platform&#xff0c;TapData LDP&#xff09;与北京人大金仓信息技术股份有限公司&#xff08;以下简称“人大金仓”&#xff09; Ki…

基于单片机的智能浇花系统设计与实现

摘要: 设计了一种智能湿度感应浇花系统 。 系统以单片机 AT89S52 为控制芯片&#xff0c;利用 SLHT5-1 土壤湿度传感器来检测土壤的相对湿度&#xff0c;再通过单片机进行信息处理&#xff0c;采用模糊控制方法&#xff0c;输出控制信号&#xff0c;控制继电器的动作&…

PingCAP 再度入选“中国独角兽企业”,数据库领域的先锋力量

6月16日&#xff0c;2024中国&#xff08;重庆&#xff09;独角兽企业大会上&#xff0c;长城战略咨询发布了《中国独角兽企业研究报告2024》。 2023年&#xff0c;中国独角兽企业共375家&#xff0c;大数据赛道共5家。 估值排序企业名称2023年估值&#xff08;亿美元&#xff…

【面试题】等保(等级保护)的工作流程

等保&#xff08;等级保护&#xff09;的工作流程主要包括以下几个步骤&#xff0c;以下将详细分点介绍&#xff1a; 系统定级&#xff1a; 确定定级对象&#xff1a;根据《信息系统等级保护管理办法》和《信息系统等级保护定级指南》的要求&#xff0c;确定需要进行等级保护的…