只需几分钟即可在 Ubuntu 上设置 Anaconda:简化您的 AI 工作流程
小伙伴们对文章编程感兴趣吗?是否正在学习相关知识点?如果是,那么本文《只需几分钟即可在 Ubuntu 上设置 Anaconda:简化您的 AI 工作流程》,就很适合你,本篇文章讲解的知识点主要包括。在之后的文章中也会多多分享相关知识点,希望对大家的知识积累有所帮助!
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
- 虚拟机(例如Nodeshift提供的虚拟机),配置至少为:
- 2个vCPU
- 4GB内存
- 20GB SSD
- 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:
- 导航至左侧菜单。
- 点击计算节点选项。

- 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
- 在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%)。

- 从区域下拉列表中选择虚拟机部署的地理区域(例如美国)。

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

步骤5:选择计费周期和身份验证方法
- 选择计费周期:每小时(短期使用)或每月(长期使用)。

- 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:
- 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)。 - 输入密码连接。


步骤8:下载Anaconda安装程序
- 更新系统包:
apt update && apt upgrade -y

- 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)

- 导航到
/tmp目录:cd /tmp - 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
- 静默安装:
bash anaconda.sh -b或 交互式安装:bash anaconda.sh

- 初始化Anaconda:
source或/bin/activate source ~/.bashrc(如果交互式安装并选择自动初始化)conda initsource ~/.bashrc

- 验证安装:
conda info

- 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:
- 网站
- 文档
- 领英
- X
- Discord
- daily.dev
本篇关于《只需几分钟即可在 Ubuntu 上设置 Anaconda:简化您的 AI 工作流程》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于文章的相关知识,请关注golang学习网公众号!
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