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写在前面：为满足业务需求，我们采购了一台新的高性能服务器，现在想把旧服务器中的用户文件以及conda环境等迁移到新服务器中去。为了保证迁移过程尽可能不出错，并且迁移后新的服务器可以直接使用，以下方案提供一个稳健、可复用、最小出错概率的迁移方案，适用于：

• ✅ 将用户的数据文件和环境配置（zsh, conda等）分开迁移

• ✅ 保留 .zshrc、.oh-my-zsh/ 配置

• ✅ 保留 ~/.cache/torch/hub/checkpoints/ 下的模型权重

• ✅ 明确控制每类数据迁移的位置

迁移的内容可以这样分类：

类别	路径	内容示例	是否需要迁移	建议方式
数据类文件	~/projects/, ~/data/	代码、实验结果、文档	✅	独立打包或 rsync
Conda 环境	~/miniconda3/ or ~/anaconda3/	所有环境	✅（“导出重建”方/conda-pack打包）	环境导出 + 重建
环境配置文件	~/.zshrc, ~/.bashrc, ~/.condarc	shell配置、conda配置	✅	rsync 迁移即可
权重文件	~/.cache/torch/hub/checkpoints/	模型 .pth 文件	✅	rsync

一、用户文件和配置文件的迁移

✅ 1、迁移用户项目目录 1_project_documents/

把以下指令的username替换为真实的用户名称，newserver替换为新服务器的真实IP地址；

rsync -aP /home/username/1_project_documents/ username@newserver:/home/username/1_project_documents/

注意：

（1）/home/username/（末尾有 /）：表示复制目录内部内容，而非整个文件夹层级；

（2）模拟执行测试：在不真正执行复制操作的情况下，模拟将旧服务器 /home/username/ 目录下的1_project_documents文件传输到新服务器 username@newserver 的 /home/username/ 目录下，并显示会传输的文件列表。

rsync -aP --dry-run /home/username/.zshrc* username@newserver:/home/username/

组件	含义
rsync	用于远程同步文件和目录的工具
-a	归档模式，保留所有权限、软链接、时间戳、用户组等
-P	显示进度 + 支持断点续传（等同于 --progress --partial）
--dry-run	模拟执行，不实际复制文件，只显示会复制哪些文件

✅ 2、迁移 .cache/torch/ 模型缓存

rsync -aP /home/username/.cache/torch/ username@newserver:/home/username/.cache/torch/

✅ 3、迁移 .zshrc, .zshrc.*, .zsh_history

rsync -aP /home/username/.zshrc* username@newserver:/home/username/
rsync -aP /home/username/.zsh_history username@newserver:/home/username/

✅ 4、 迁移 .oh-my-zsh/ 插件主题目录

rsync -aP /home/zhanghejian/.oh-my-zsh/ user@newserver:/home/zhanghejian/.oh-my-zsh/

 注意：从旧服务器 rsync 迁移过来的文件，所属用户/用户组和你新服务器本地自己创建的文件不一致，执行以下指令，

sudo chown -R username:username /home/username

• -R: 递归修改整个 home 目录下所有文件夹和文件；

• username:username: 将 user 和 group 都设置为当前用户；

二、conda环境的迁移

✅ 1、首先，在新的服务器中安装与旧服务器相同版本的miniconda包

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

✅ 2、配置conda国内镜像（中科大）

channels:- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- https://repo.anaconda.com/pkgs/main- https://repo.anaconda.com/pkgs/r
show_channel_urls: true

✅ 3、旧服务器的conda环境进行打包

（1）在旧服务器中的base环境中安装conda-pack包；

conda activate base
conda install -c conda-forge conda-pack

（2）在 base 环境下打包目标环境，这里以catapro为例；

# -n catapro 表示打包名为 catapro 的环境, -o 参数指定打包路径和名称
conda-pack -n catapro -o catapro-packed.tar.gz

（3）将打包文件传到新服务器上；

scp catapro-packed.tar.gz username@newserver:/home/username/conda_envs_packed

（4）在新服务器上解压并修复环境；

# 创建在miniconda的envs目录下创建环境文件夹
mkdir -p ~/miniconda/envs/catapro# 解压（假设打包前环境名为 myenv）
tar -xzf catapro-packed.tar.gz -C ~/miniconda/envs/catapro# 进入新环境目录（根据打包时的名字）
cd ~/miniconda/envs/catapro# 修复路径
./bin/conda-unpack

注意：

1）conda-unpack的作用是：修复Conda环境中硬编码的原始路径，解决“路径失效”问题；

2）当你使用 conda-pack 打包一个环境时，它会记录原服务器上环境路径（比如 /home/username/miniconda3/envs/catapro），解压到新服务器时路径变了，很多包（特别是 .pth、.so 文件）里的路径可能无法正确引用；

3）执行 ./bin/conda-unpack 该指令之后，它会：替换掉旧路径、重建软链接、清除缓存路径信息、修复 bin/python 等引用问题；

⚠️ 如果你不运行这步，环境激活可能会失败或行为异常！

完成以上，基本上新的服务器就可以正常使用了，使用起来跟以前一样丝滑流畅！