Linux之conda安装使用

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前言

在 Linux系统上折腾过开发环境的朋友，大概都懂那种被依赖版本搞得头大的滋味 —— 明明在本地跑通的代码，放到服务器上就因为一个库的版本不兼容报错；想装个新工具，却发现它依赖的 Python 版本和系统自带的冲突；好不容易配好环境，换个项目又得重来一遍……，而 Conda，就是解决这些麻烦的 “环境隔离神器”。它能在 Linux 上为不同项目创建独立的虚拟环境，每个环境里的 Python 版本、依赖包都互不干扰，不管是跑机器学习模型、部署数据分析工具，还是搭个 Web 服务，都能让环境配置变得简单又可控。
专门针对 Linux 系统，从 Miniconda 的安装、环境变量配置，到创建第一个专属环境、管理依赖包，再到解决常见的 “渠道慢”“激活失败” 等坑点，一步步带你搞定 Conda 的使用。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、Conda是什么？

Conda是一个开源的包管理和环境管理系统，要用于简化软件包的安装、依赖管理及环境隔离，支持跨平台（Windows、macOS、Linux）和多语言（Python、R、C/C++等),核心功能包括:包管理,环境管理,跨平台支持。
Conda广泛应用场景主要包括:

应用场景	场景特点	Conda核心优势
数据科学与机器学习	依赖复杂（多语言、底层库），版本兼容性要求高	跨语言管理（Python/R/C++）、自动解决依赖冲突
科学计算与学术研究	需跨平台复现实验，依赖小众专业库	跨平台一致性（Windows/Linux/macOS）、预编译小众库
软件开发与测试	需测试多版本兼容性，项目依赖隔离	快速创建多版本环境，避免全局环境污染
跨语言开发	涉及多语言混合开发（如 Python+R+C++）	支持多语言包管理（不仅限于 Python）
教育与教学	需快速标准化学生工具环境	一键导入配置文件，减少配置错误

二、安装步骤

本文以miniconda 为例安装示例，本文不在讨论miniconda与conda区别，有需要请自行查阅。

1.下载合适的版本

在官网选择合适的版本安装包 官网地址：官网链接地址

#下载最新版 Miniconda 安装脚本
[webuser@~]$ wget --no-check-certificate  https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

2.安装激活

代码如下（示例）：

# 校验下载的脚本文件
[webuser@~]$ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 运行安装
[webuser@~]$ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
#激活配置
[webuser@~]$ source ~/.bashrc 
# 6. 验证安装
[webuser@~]$ conda --version
#安装成功后可以删除安装脚本
[webuser@~]$ rm Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

3.配置优化

在实际使用中更换安装源可提高下载安装速度
代码如下（示例）：

[webuser@~]$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
[webuser@~]$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
[webuser@~]$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
[webuser@~]$ conda config --set show_channel_urls yes

三、常用命令

命令帮助文档：conda命令文档

1.常用命令

命令	详情
conda --version	查看 conda 版本
conda create -n env_name python=3.9	创建名为 env_name 的环境，指定 Python 3.9
conda activate env_name	激活环境
conda deactivate	退出当前环境
conda env list	列出所有已创建的环境
conda install package_name	在当前环境安装包
conda remove -n env_name --all	删除名为 env_name 的环境
conda update conda	更新 conda 本身
conda env export > environment.yml	导出当前环境的所有依赖（包括精确版本）
conda env create -f environment.yml	从配置文件创建环境
conda config --show channels	查看conda下载渠道顺序

可以使用 conda --help 查看conda命令

2 环境安装示例

以环境创建，激活等操作为示例进行演示。

# 查看版本信息
(base) root@ps:/home/ps# conda -V
conda 24.9.2
# 查看创建的环境
(base) root@ps:/home/ps# conda env list
# conda environments:
openvoice                /root/anaconda3/envs/openvoice
pixart                   /root/anaconda3/envs/pixart
sdwebui                  /root/anaconda3/envs/sdwebui# 创建python3.9版本的 env_py3_9,接下来按照命令提示输入y即可
(base) root@ps:/home/ps# conda create -n env_py3_9  python=3.9
Retrieving notices: ...working... done
Channels:- defaults
Platform: linux-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate env_py3_9
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate
# 根据创建成功后命令提示，激活环境,并且进入创建的环境内部
(base) root@ps:/home/ps# conda activate env_py3_9
(env_py3_9) root@ps:/home/ps## 查看创建的python版本信息
(env_py3_9) root@ps:/home/ps# python -V
Python 3.9.23
(env_py3_9) root@ps:/home/ps# pip -V
pip 25.1 from /root/anaconda3/envs/env_py3_9/lib/python3.9/site-packages/pip (python 3.9)
(env_py3_9) root@ps:/home/ps#

3. 注意事项

3.1 避免在 base 环境中安装包

始终为项目创建独立环境，防止 base 环境臃肿导致依赖冲突

3.2 环境命名规范

使用项目名或用途命名（如 sd-webui、ml-experiment），避免名称冲突。

3.3 及时清理不再使用的环境

conda env remove -n old_env  # 删除环境
conda clean -a  # 清理缓存

2.4 优先使用 Conda 而非 pip

Conda 能更好地处理二进制依赖（如 CUDA、OpenCV），pip 安装的包可能与 Conda 环境不兼容。

2.5 明确版本号可避免因自动升级导致的兼容性问题

 某些包仅存在于特定渠道（如 PyTorch 在 pytorch 渠道）。

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总结

以上就是今天要讲的内容，本文主要介绍了，conda环境安装，常用命令，以及在日常工作中使用时注意事项等。最后，Conda 的本质是 “为复杂依赖提供简单解”，在 Linux 这类服务器系统中，它能帮你避开大量因系统库版本不一致导致的麻烦。无论是部署 Stable Diffusion 这样的 AI 工具，还是运行数据科学项目，花 10 分钟做好环境隔离，能为后续节省数小时的调试时间 —— 这正是 Conda 最值得投入的价值。