AI应用开发001-Conda和Jupyter Lab介绍

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1. Conda 基本介绍

1.1 什么是Conda、MiniConda、Anaconda

Conda是一个包和环境管理的工具。支持Windows、macOS和Linux。Conda可以快速的安装、运行和更新包和相关的依赖。Conda也可以轻易地创建、保存、加载和转换环境。

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了conda、conda-build、Python和众多科学计算的包及其依赖。

Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代，默认只包含了 conda，Python 和一些它们所以依赖的包。

1.2 Anaconda 和 Miniconda 区别？

Miniconda 是 Anaconda 的精简版本，同样也是一個开源环境，两者都是conda系统的一部分。不同之处在于Anaconda会预先安装许多常用的 Python套件，因此占用较多的硬盘空间。相比之下，Miniconda 因为名为 ”Mini”，因此仅安装运行所需的基本套件，对于有多个不同 Python 版本共存的情況，可以节省大量空间。

Miniconda可以依据自己需求建立自己的Python环境，想要的套件自行安装。

1.3 为什么要使用 Conda？

一个典型的Python 项目会使用多个包来完成其功能。其中一些包也可能被其他项目所使用（共享）。 项目之间共享的包可能会引起冲突。 比如，我们有两个项目P1和P2，P1使用NumPy 1.2版本，而P2需要NumPy 1.3版本，一个环境中存在两个版本就可能导致冲突。 解决这个问题的办法就是使用虚拟环境。我们可以为每个项目分别创建一个独立的虚拟环境，来隔离包冲突。

常用的Python虚拟环境管理工具有：

1. Virtualenv

2. Conda

3. pipenv

4. venv

通过使用这些工具，我们可以很容易的创建虚拟环境。

2 Conda 安装

2.1 Miniconda 下载安装

官网下载地址：https://www.anaconda.com/download/success

Anaconda Installers vs Miniconda Installers

下载后依据指引进行 Miniconda 安装。

2.2 使用 Anaconda Powershell Prompt 终端

安装完成后，打开终端 Anaconda Powershell Prompt，如果有看到命令列提示中的（base），那表示安装成功。

我们可以輸入 python --version 确认 Python版本。

3. Conda 常用命令

3.1 基本命令

conda –help # 查看帮助
conda info # 查看 conda 信息
conda --version  # 查看 conda 版本
conda update conda  # 更新Conda（慎用）
conda clean –all # 清理不再需要的包
conda <指令> --help # 查看某一个指令的详细帮助
conda config --show #查看 conda 的环境配置
conda clean -p  # 清理没有用，没有安装的包
conda clean -t  # 清理 tarball
conda clean --all  # 清理所有包和 conda 的缓存文件

3.2 环境管理

3.2.1 创建 Conda 环境

使用conda可以在电脑上创建很多套相互隔离的Python环境，命令如下：

# 语法
conda create --name <env_name> python=<version> [package_name1] [package_name2] [...]
# 样例 创建一个名为 learn 的环境，python 版本为3.10
conda create --name learn python=3.10 # --name 可以简写为 -n

（可选） 如果要指定conda环境的路径，需要设置 envs_dirs，命令如下：

只需要执行一次！

conda config --add envs_dirs D:/envs/

3.2.2 切换 Conda 环境

前面说到Conda可以创建多套相互隔离的Python环境，使用 conda activate env_name 可以切换不同的环境。

# 语法
conda activate env_name
# 样例 切换到 learn 环境
conda activate learn

如果要退出此环境，回到基础环境，可以使用如下命令

# 退出当前环境
conda deactivate

3.2.3 查看 Conda 环境

当电脑上安装了很多台Conda环境的时候，可以使用 conda env list 命令查看所有已创建的Conda环境。

# 查看当前电脑上所有的conda环境
conda env list

3.2.4 删除某个 Conda 环境

# 语法
conda remove --name <env_name> --all
# 样例
conda remove --name learn --all

3.2.5 克隆环境

# 语法
conda create --name <new_evn_name> --clone <old_env_name>
# 样例
conda create --name myclone --clone myenv

3.3 包管理

一旦激活了环境，你就可以使用conda和pip在当前环境下安装你所需要的包。

3.3.1 安装包

在激活的环境中安装包，例如安装NumPy：

pip install numpy

可以使用以下命令安装特定版本的包：

pip install numpy==2.2.1

从 requirements.txt 文件安装

pip install -r requirements.txt

3.3.2 更新包

更新某个包到最新版本：

pip install --upgrade numpy

升级所有包

# 将当前环境中的所有包信息保存到 requirements.txt 文件中
pip freeze > requirements.txt
# 卸载所有包
pip uninstall -r requirements.txt
# 重新安装所有包
pip install -r requirements.txt

3.3.3 卸载包

如果不再需要某个包，可以将其卸载：

pip uninstall numpy

3.3.4 列出环境中的所有包

查看当前环境中已安装的所有包：

pip list

查看当前虚拟环境中已安装的某个包的信息

pip show numpy

3.3.5 搜索包

搜索可用的包及其版本信息：

conda search numpy

3.4 环境导入与导出

导出环境

将当前环境导出为一个YAML文件，方便共享：

conda env export > environment.yml

从文件创建环境

使用YAML文件创建一个新环境：

conda env create -f environment.yml

4. Jupyter Lab 使用

4.1 Jupyter 介绍

JupyterLab 是最新的基于 Web 的交互式开发环境，适用于notebooks、代码和数据。其灵活的界面允许用户配置和安排数据科学、科学计算、计算新闻和机器学习中的工作流程。模块化设计允许扩展来扩展和丰富功能。

4.2 Jupyter 安装使用

使用 安装 JupyterLab ：pip

pip install jupyterlab

注意：如果您使用 conda 或 mamba 安装 JupyterLab。

安装后，使用以下命令启动 JupyterLab：

jupyter lab

4.3 Jupyter 添加 Conda 环境

1. 在conda环境中安装ipykernel

1）创建环境时直接加入ipykernel

conda create -n 环境名称 python=3.10 ipykernel

2）创建环境没有安装ipykernel，那么在虚拟环境下创建kernel文件

conda install -n 环境名称 ipykernel

2. 激活conda环境

conda activate 环境名称

3. 将环境写入notebook的kernel中

python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "环境名称"

4. 打开notebook服务器

jupyter notebook

浏览器打开对应地址，新建python，就会有对应的环境提示了

5. 删除kernel环境

jupyter kernelspec remove 环境名称

5. PyCharm 中使用 Conda 环境

1）创建项目所需要的虚拟环境

conda create -n llamaindex-rag python=3.10

2）创建项目，选择 `自定义环境`，类型选择 `Conda`，环境选择 `llamaindex-rag`，点击 创建 即可

在这里插入图片描述

3）查看项目环境配置

注意：项目中需要另外的依赖库，直接到 Conda Powershell Prompt 终端下，激活 llamaindex-rag 环境，使用 pip 安装依赖库即可！