一键搭建开发环境：制作bash shell脚本

木宇（记得热爱生活）2025-08-29 23:49

完整脚本：

1.0
bash 复制代码 
#!/bin/bash
set -e

echo "=== 开始安装 AI 开发环境（无人交互版） ==="

# 检测是否以 sudo 运行
if [ "$EUID" -eq 0 ]; then
    echo "⚠️ 警告：请不要使用 sudo 运行此脚本！"
    echo "请使用普通用户执行： ./install_dev_env.sh"
    exit 1
fi

echo "=== 开始安装 AI 开发环境（无人交互版） ==="

# 1. 更新系统
echo "--- 更新系统 ---"
sudo apt update -y
sudo apt upgrade -y

# 2. 安装基础依赖
sudo apt install -y libfmt-dev libopencv-dev python3.11-dev ffmpeg wget curl build-essential

# 3. 安装 Miniconda（如果未安装）
if ! command -v conda &> /dev/null; then
    echo "--- 安装 Miniconda ---"
    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
    bash ~/miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda3
    rm ~/miniconda.sh
    export PATH="$HOME/miniconda3/bin:$PATH"
    eval "$($HOME/miniconda3/bin/conda shell.bash hook)"
else
    echo "已检测到 Miniconda，跳过安装"
    eval "$(conda shell.bash hook)"
fi

# 4. 删除已有 zhy 环境（如果存在）
if conda env list | grep -q "^zhy"; then
    echo "--- 删除已有 Conda 环境 'zhy' ---"
    conda env remove -n zhy -y
fi

# 5. 创建 Python 3.11 Conda 环境
echo "--- 创建 Conda 环境 'zhy' ---"
conda create -y -n zhy python=3.11

# 6. 激活环境
echo "--- 激活 Conda 环境 'zhy' ---"
conda activate zhy

# 7. 升级 pip
echo "--- 升级 pip ---"
pip install --upgrade pip

# 8. 安装 PyTorch + torchvision + torchaudio (CUDA 12.8)
echo "--- 安装 PyTorch 2.8.0 + torchvision 0.23.0 + torchaudio 2.8.0 (CUDA 12.8) ---"
pip install torch==2.8.0+cu128 torchvision==0.23.0+cu128 torchaudio==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

# 9. 安装 Python 库
echo "--- 安装 python-docx 和 pillow ---"
pip install python-docx pillow

echo "=== AI 开发环境安装完成 ==="
echo "要使用环境，请执行："
echo "  conda activate zhy"
  • #！ /bin/bash
    告诉linux系统使用/bin/bash这个程序执行，如果写的是#！ /bin/sh 那系统会用sh执行
  • set -e
    脚本中命令以执行失败退出时
2.0
bash 复制代码 
#!/bin/bash
set -e

# 检测是否以 sudo 运行
if [ "$EUID" -eq 0 ]; then
    echo "⚠ 警告：请不要使用 sudo 运行此脚本！"
    echo "请使用普通用户执行： ./install_dev_env.sh"
    exit 1
fi

echo "=== 开始安装 AI 开发环境（无人交互版） ==="

# 1. 更新系统
echo "--- 更新系统 ---"
sudo apt update -y
sudo apt upgrade -y

# 2. 安装基础依赖
echo "--- 安装基础依赖 ---"
sudo apt install -y libfmt-dev libopencv-dev python3.11-dev ffmpeg wget curl build-essential

# 3. 安装 Miniconda（如果未安装）
MINICONDA_DIR="$HOME/miniconda3"
if [ ! -d "$MINICONDA_DIR" ]; then
    echo "--- 安装 Miniconda ---"
    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
    bash ~/miniconda.sh -b -p "$MINICONDA_DIR"
    rm ~/miniconda.sh
else
    echo "已检测到 Miniconda 目录 $MINICONDA_DIR，跳过安装。"
fi

# 初始化 conda，无论新安装还是已存在都要执行
export PATH="$MINICONDA_DIR/bin:$PATH"
eval "$($MINICONDA_DIR/bin/conda shell.bash hook)"

# 4. 自动接受 Anaconda TOS
echo "--- 接受 Anaconda TOS ---"
conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main || true
conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r || true

# 5. 删除已有 zhy 环境（如果存在）
ENV_NAME="zhy"
if conda env list | grep -q "^$ENV_NAME"; then
    echo "--- 删除已有 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
    conda env remove -n "$ENV_NAME"
fi

# 6. 创建 Python 3.11 Conda 环境
echo "--- 创建 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
conda create -n "$ENV_NAME" python=3.11 -y

# 7. 激活环境
echo "--- 激活 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
conda activate "$ENV_NAME"

# 8. 升级 pip
echo "--- 升级 pip ---"
pip install --upgrade pip

# 9. 安装 PyTorch + torchvision + torchaudio (CUDA 12.8)
echo "--- 安装 PyTorch 2.8.0 + torchvision 0.23.0 + torchaudio 2.8.0 (CUDA 12.8) ---"
pip install torch==2.8.0+cu128 torchvision==0.23.0+cu128 torchaudio==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

# 10. 安装 Python 库
echo "--- 安装 python-docx 和 pillow ---"
pip install python-docx pillow

echo "=== AI 开发环境安装完成 ==="
echo "要使用环境，请执行："
echo "  conda activate $ENV_NAME"
3.0
bash 复制代码 
#!/bin/bash
set -e

# 检测是否以 sudo 运行
if [ "$EUID" -eq 0 ]; then
    echo "⚠ 警告：请不要使用 sudo 运行此脚本！"
    echo "请使用普通用户执行： ./install_dev_env.sh"
    exit 1
fi

echo "=== 开始安装 AI 开发环境（无人交互版） ==="

# 1. 更新系统
echo "--- 更新系统 ---"
sudo apt update -y
sudo apt upgrade -y

# 2. 安装基础依赖
echo "--- 安装基础依赖 ---"
sudo apt install -y libfmt-dev libopencv-dev python3.11-dev ffmpeg wget curl build-essential

# 3. 安装 Miniconda（如果未安装）
MINICONDA_DIR="$HOME/miniconda3"
if [ ! -d "$MINICONDA_DIR" ]; then
    echo "--- 安装 Miniconda ---"
    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
    bash ~/miniconda.sh -b -p "$MINICONDA_DIR"
    rm ~/miniconda.sh
else
    echo "已检测到 Miniconda 目录 $MINICONDA_DIR，跳过安装。"
fi

# 初始化 conda，无论新安装还是已存在都要执行
export PATH="$MINICONDA_DIR/bin:$PATH"
eval "$($MINICONDA_DIR/bin/conda shell.bash hook)"

# 4. 自动接受 Anaconda TOS
echo "--- 接受 Anaconda TOS ---"
conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main || true
conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r || true

# 5. 配置 Conda 源（网络不可达时使用清华镜像）
function test_conda_network() {
    python - <<END
import urllib.request
try:
    urllib.request.urlopen("https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/repodata.json", timeout=5)
    exit(0)
except:
    exit(1)
END
}

if ! test_conda_network; then
    echo "--- 网络不可达官方源，切换到清华镜像 ---"
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
    conda config --set show_channel_urls yes
else
    echo "--- 官方源可用，使用官方源 ---"
fi

# 6. 删除已有 zhy 环境（如果存在）
ENV_NAME="zhy"
if conda env list | grep -q "^$ENV_NAME"; then
    echo "--- 删除已有 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
    conda env remove -n "$ENV_NAME"
fi

# 7. 创建 Python 3.11 Conda 环境
echo "--- 创建 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
conda create -n "$ENV_NAME" python=3.11 -y

# 8. 激活环境
echo "--- 激活 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
conda activate "$ENV_NAME"

# 9. 升级 pip
echo "--- 升级 pip ---"
pip install --upgrade pip

# 10. 配置 pip 镜像（网络不可达官方 PyPI 时使用清华镜像）
function test_pypi_network() {
    python - <<END
import urllib.request
try:
    urllib.request.urlopen("https://pypi.org/simple", timeout=5)
    exit(0)
except:
    exit(1)
END
}

PIP_INSTALL="pip install"
if ! test_pypi_network; then
    echo "--- 网络不可达官方 PyPI，使用清华镜像安装 Python 包 ---"
    PIP_INSTALL="pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
else
    echo "--- 官方 PyPI 可用 ---"
fi

# 11. 安装 PyTorch + torchvision + torchaudio (CUDA 12.8)
echo "--- 安装 PyTorch 2.8.0 + torchvision 0.23.0 + torchaudio 2.8.0 (CUDA 12.8) ---"
$PIP_INSTALL torch==2.8.0+cu128 torchvision==0.23.0+cu128 torchaudio==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

# 12. 安装 Python 库
echo "--- 安装 python-docx 和 pillow ---"
$PIP_INSTALL python-docx pillow

echo "=== AI 开发环境安装完成 ==="
echo "要使用环境，请执行："
echo "  conda activate $ENV_NAME"
4.0
bash 复制代码 
#!/bin/bash
set -e

# 检测是否以 sudo 运行
if [ "$EUID" -eq 0 ]; then
    echo "⚠ 警告：请不要使用 sudo 运行此脚本！"
    echo "请使用普通用户执行： ./install_dev_env.sh"
    exit 1
fi

echo "=== 开始安装 AI 开发环境（无人交互版） ==="

# 1. 更新系统
echo "--- 更新系统 ---"
sudo apt update -y
sudo apt upgrade -y

# 2. 安装基础依赖
echo "--- 安装基础依赖 ---"
sudo apt install -y libfmt-dev libopencv-dev python3.11-dev ffmpeg wget curl build-essential

# 3. 安装 Miniconda（如果未安装）
MINICONDA_DIR="$HOME/miniconda3"
if [ ! -d "$MINICONDA_DIR" ]; then
    echo "--- 安装 Miniconda ---"
    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
    bash ~/miniconda.sh -b -p "$MINICONDA_DIR"
    rm ~/miniconda.sh
else
    echo "已检测到 Miniconda 目录 $MINICONDA_DIR，跳过安装。"
fi

# 4. 初始化 conda shell 并生效
export PATH="$MINICONDA_DIR/bin:$PATH"
eval "$($MINICONDA_DIR/bin/conda shell.bash hook)"

# 5. 将 conda 永久加入 ~/.bashrc
if ! grep -q "conda.sh" "$HOME/.bashrc"; then
    echo "--- 将 Conda 添加到 ~/.bashrc ---"
    echo "# >>> Conda 初始化 >>>" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "export PATH=\"$MINICONDA_DIR/bin:\$PATH\"" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "eval \"\$($MINICONDA_DIR/bin/conda shell.bash hook)\"" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "# <<< Conda 初始化 <<<" >> "$HOME/.bashrc"
fi

# 6. 自动接受 Anaconda TOS
echo "--- 接受 Anaconda TOS ---"
conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main || true
conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r || true

# 7. 配置 Conda 源（网络不可达时使用清华镜像）
function test_conda_network() {
    python - <<END
import urllib.request
try:
    urllib.request.urlopen("https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/repodata.json", timeout=5)
    exit(0)
except:
    exit(1)
END
}

if ! test_conda_network; then
    echo "--- 网络不可达官方源，切换到清华镜像 ---"
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
    conda config --set show_channel_urls yes
else
    echo "--- 官方源可用，使用官方源 ---"
fi

# 8. 删除已有 zhy 环境（如果存在）
ENV_NAME="zhy"
if conda env list | grep -q "^$ENV_NAME"; then
    echo "--- 删除已有 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
    conda env remove -n "$ENV_NAME"
fi

# 9. 创建 Python 3.11 Conda 环境
echo "--- 创建 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
conda create -n "$ENV_NAME" python=3.11 -y

# 10. 激活环境（直接在脚本中生效）
echo "--- 激活 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
conda activate "$ENV_NAME"

# 11. 升级 pip
echo "--- 升级 pip ---"
pip install --upgrade pip

# 12. 配置 pip 镜像（网络不可达官方 PyPI 时使用清华镜像）
function test_pypi_network() {
    python - <<END
import urllib.request
try:
    urllib.request.urlopen("https://pypi.org/simple", timeout=5)
    exit(0)
except:
    exit(1)
END
}

PIP_INSTALL="pip install"
if ! test_pypi_network; then
    echo "--- 网络不可达官方 PyPI，使用清华镜像安装 Python 包 ---"
    PIP_INSTALL="pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
else
    echo "--- 官方 PyPI 可用 ---"
fi

# 13. 安装 PyTorch + torchvision + torchaudio (CUDA 12.8)
echo "--- 安装 PyTorch 2.8.0 + torchvision 0.23.0 + torchaudio 2.8.0 (CUDA 12.8) ---"
$PIP_INSTALL torch==2.8.0+cu128 torchvision==0.23.0+cu128 torchaudio==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

# 14. 安装 Python 库
echo "--- 安装 python-docx 和 pillow ---"
$PIP_INSTALL python-docx pillow

echo "=== AI 开发环境安装完成 ==="
echo "要使用环境，请执行："
echo "  conda activate $ENV_NAME"
echo "或者直接打开新终端即可使用 conda 命令。"
5.0 开发环境搭建完整版
bash 复制代码 
#!/bin/bash
set -e

# 检测是否以 sudo 运行
if [ "$EUID" -eq 0 ]; then
    echo "⚠ 警告：请不要使用 sudo 运行此脚本！"
    echo "请使用普通用户执行： ./install_dev_env.sh"
    exit 1
fi

echo "=== 开始安装 AI 开发环境（无人交互版） ==="

# 1. 更新系统
echo "--- 更新系统 ---"
sudo apt update -y
sudo apt upgrade -y

# 2. 安装基础依赖
echo "--- 安装基础依赖 ---"
sudo apt install -y libfmt-dev libopencv-dev python3.11-dev ffmpeg wget curl build-essential

# 3. 安装 Miniconda（如果未安装）
MINICONDA_DIR="$HOME/miniconda3"
if [ ! -d "$MINICONDA_DIR" ]; then
    echo "--- 安装 Miniconda ---"
    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
    bash ~/miniconda.sh -b -p "$MINICONDA_DIR"
    rm ~/miniconda.sh
else
    echo "已检测到 Miniconda 目录 $MINICONDA_DIR，跳过安装。"
fi

# 4. 初始化 conda shell 并生效
export PATH="$MINICONDA_DIR/bin:$PATH"
eval "$($MINICONDA_DIR/bin/conda shell.bash hook)"

# 5. 将 conda 永久加入 ~/.bashrc
if ! grep -q "conda.sh" "$HOME/.bashrc"; then
    echo "--- 将 Conda 添加到 ~/.bashrc ---"
    echo "# >>> Conda 初始化 >>>" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "export PATH=\"$MINICONDA_DIR/bin:\$PATH\"" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "eval \"\$($MINICONDA_DIR/bin/conda shell.bash hook)\"" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "# <<< Conda 初始化 <<<" >> "$HOME/.bashrc"
fi

# 6. 配置 Conda 使用清华镜像
echo "--- 配置 Conda 镜像源为清华 ---"
conda config --remove-key channels 2>/dev/null || true
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --set show_channel_urls yes

# 7. 删除已有 zhy 环境（如果存在）
ENV_NAME="zhy"
if conda env list | grep -q "^$ENV_NAME"; then
    echo "--- 删除已有 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
    conda env remove -n "$ENV_NAME"
fi

# 8. 创建 Python 3.11 Conda 环境（使用清华镜像）
echo "--- 创建 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
conda create -n "$ENV_NAME" python=3.11 -y

# 9. 激活环境
echo "--- 激活 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
conda activate "$ENV_NAME"

# 10. 升级 pip
echo "--- 升级 pip ---"
pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 11. 安装 PyTorch + torchvision + torchaudio (CUDA 12.8) 使用国内源
echo "--- 安装 PyTorch 2.8.0 + torchvision 0.23.0 + torchaudio 2.8.0 (CUDA 12.8) ---"
pip install torch==2.8.0+cu128 torchvision==0.23.0+cu128 torchaudio==2.8.0 \
    --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

# 12. 安装 Python 库（使用清华 PyPI 镜像）
echo "--- 安装 python-docx 和 pillow ---"
pip install python-docx pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

echo "=== AI 开发环境安装完成 ==="
echo "要使用环境，请执行："
echo "  conda activate $ENV_NAME"
echo "  source ~/.bashrc"
echo "或者直接打开新终端即可使用 conda 命令。"
6.0 开发环境搭建脚本一键运行版 Docker
bash 复制代码 
#!/bin/bash
set -e

# 检测是否以 sudo 运行
if [ "$EUID" -eq 0 ]; then
    echo "⚠ 警告：请不要使用 sudo 运行此脚本！"
    echo "请使用普通用户执行： ./install_dev_env.sh"
    exit 1
fi

echo "=== 开始安装 AI 开发环境（无人交互版） ==="

# 1. 更新系统
echo "--- 更新系统 ---"
sudo apt update -y
sudo apt upgrade -y

# 2. 安装基础依赖
echo "--- 安装基础依赖 ---"
sudo apt install -y libfmt-dev libopencv-dev python3.11-dev ffmpeg wget curl build-essential

# 3. 安装 Miniconda（如果未安装）
MINICONDA_DIR="$HOME/miniconda3"
if [ ! -d "$MINICONDA_DIR" ]; then
    echo "--- 安装 Miniconda ---"
    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
    bash ~/miniconda.sh -b -p "$MINICONDA_DIR"
    rm ~/miniconda.sh
else
    echo "已检测到 Miniconda 目录 $MINICONDA_DIR，跳过安装。"
fi

# 4. 初始化 conda shell 并生效
export PATH="$MINICONDA_DIR/bin:$PATH"
eval "$($MINICONDA_DIR/bin/conda shell.bash hook)"

# 5. 将 conda 永久加入 ~/.bashrc
if ! grep -q "conda.sh" "$HOME/.bashrc"; then
    echo "--- 将 Conda 添加到 ~/.bashrc ---"
    echo "# >>> Conda 初始化 >>>" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "export PATH=\"$MINICONDA_DIR/bin:\$PATH\"" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "eval \"\$($MINICONDA_DIR/bin/conda shell.bash hook)\"" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "# <<< Conda 初始化 <<<" >> "$HOME/.bashrc"
fi

# 6. 配置 Conda 使用清华镜像
echo "--- 配置 Conda 镜像源为清华 ---"
conda config --remove-key channels 2>/dev/null || true
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --set show_channel_urls yes

# 7. 删除已有 zhy 环境（如果存在）
ENV_NAME="zhy"
if conda env list | grep -q "^$ENV_NAME"; then
    echo "--- 删除已有 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
    conda env remove -n "$ENV_NAME"
fi

# 8. 创建 Python 3.11 Conda 环境（使用清华镜像）
echo "--- 创建 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
conda create -n "$ENV_NAME" python=3.11 -y

# 9. 激活环境
echo "--- 激活 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
conda activate "$ENV_NAME"

# 10. 升级 pip
echo "--- 升级 pip ---"
pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 11. 安装 PyTorch + torchvision + torchaudio (CUDA 12.8) 使用国内源
echo "--- 安装 PyTorch 2.8.0 + torchvision 0.23.0 + torchaudio 2.8.0 (CUDA 12.8) ---"
pip install torch==2.8.0+cu128 torchvision==0.23.0+cu128 torchaudio==2.8.0 \
    --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

# 12. 安装 Python 库（使用清华 PyPI 镜像）
echo "--- 安装 python-docx 和 pillow ---"
pip install python-docx pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 13. 安装 Docker（如果未安装）
if ! command -v docker &>/dev/null; then
    echo "--- 安装 Docker ---"
    curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
else
    echo "已检测到 Docker，跳过安装。"
fi

# 14. 启动 Docker 服务
echo "--- 启动 Docker 服务 ---"
sudo service docker start

# 15. 配置 Docker 镜像加速（daemon.json）
echo "--- 配置 Docker 镜像加速 ---"
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json >/dev/null <<EOF
{
    "registry-mirrors": [
        "https://docker.m.daocloud.io",
        "https://docker.1panel.live",
        "https://hub.rat.dev"
    ]
}
EOF
sudo service docker restart

# 16. 加载本地镜像并启动 docker compose（如果存在 project_images.tar）
if [ -f "./project_images.tar" ]; then
    echo "--- 加载本地镜像 ---"
    sudo docker load -i ./project_images.tar
    echo "--- 启动 Docker Compose ---"
    sudo docker compose up -d
else
    echo "未找到 ./project_images.tar，跳过镜像加载和 Compose 启动。"
fi

echo "=== AI 开发环境安装完成 ==="
echo "要使用环境，请执行："
echo "  conda activate $ENV_NAME"
echo "  source ~/.bashrc"
echo "或者直接打开新终端即可使用 conda 命令。"
7.0 开发环境搭建脚本一键运行版 跳过重复安装
bash 复制代码 
#!/bin/bash
set -e

# 检测是否以 sudo 运行
if [ "$EUID" -eq 0 ]; then
    echo "⚠ 警告：请不要使用 sudo 运行此脚本！"
    echo "请使用普通用户执行： ./install_dev_env.sh"
    exit 1
fi

echo "=== 开始安装 AI 开发环境（无人交互版） ==="

# 1. 更新系统
echo "--- 更新系统 ---"
sudo apt update -y
sudo apt upgrade -y

# 2. 安装基础依赖
echo "--- 安装基础依赖 ---"
sudo apt install -y libfmt-dev libopencv-dev python3.11-dev ffmpeg wget curl build-essential

# 3. 安装 Miniconda（如果未安装）
MINICONDA_DIR="$HOME/miniconda3"
if [ ! -d "$MINICONDA_DIR" ]; then
    echo "--- 安装 Miniconda ---"
    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
    bash ~/miniconda.sh -b -p "$MINICONDA_DIR"
    rm ~/miniconda.sh
else
    echo "已检测到 Miniconda 目录 $MINICONDA_DIR，跳过安装。"
fi

# 4. 初始化 conda shell 并生效
export PATH="$MINICONDA_DIR/bin:$PATH"
eval "$($MINICONDA_DIR/bin/conda shell.bash hook)"

# 5. 将 conda 永久加入 ~/.bashrc
if ! grep -q "conda.sh" "$HOME/.bashrc"; then
    echo "--- 将 Conda 添加到 ~/.bashrc ---"
    echo "# >>> Conda 初始化 >>>" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "export PATH=\"$MINICONDA_DIR/bin:\$PATH\"" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "eval \"\$($MINICONDA_DIR/bin/conda shell.bash hook)\"" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "# <<< Conda 初始化 <<<" >> "$HOME/.bashrc"
fi

# 6. 配置 Conda 使用清华镜像（若已配置则跳过）
echo "--- 配置 Conda 镜像源为清华 ---"
if ! conda config --show channels | grep -q "tuna.tsinghua"; then
    conda config --remove-key channels 2>/dev/null || true
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
    conda config --set show_channel_urls yes
fi

# 7. 创建 Python 3.11 Conda 环境（如果未存在）
ENV_NAME="zhy"
if conda env list | grep -q "^$ENV_NAME"; then
    echo "Conda 环境 '$ENV_NAME' 已存在，跳过创建。"
else
    echo "--- 创建 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
    conda create -n "$ENV_NAME" python=3.11 -y
fi

# 8. 激活环境
echo "--- 激活 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
conda activate "$ENV_NAME"

# 9. 升级 pip（必要时）
echo "--- 升级 pip ---"
pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 10. 安装 PyTorch（仅当未安装）
if python -c "import torch" &>/dev/null; then
    echo "PyTorch 已安装，跳过。"
else
    echo "--- 安装 PyTorch 2.8.0 + torchvision 0.23.0 + torchaudio 2.8.0 (CUDA 12.8) ---"
    pip install torch==2.8.0+cu128 torchvision==0.23.0+cu128 torchaudio==2.8.0 \
        --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
fi

# 11. 安装 Python 库（仅当缺失）
for pkg in python-docx pillow; do
    if python -c "import ${pkg//-/_}" &>/dev/null; then
        echo "$pkg 已安装，跳过。"
    else
        echo "安装 $pkg..."
        pip install "$pkg" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    fi
done

# 12. 安装 Docker（如果未安装）
if ! command -v docker &>/dev/null; then
    echo "--- 安装 Docker ---"
    curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
else
    echo "已检测到 Docker，跳过安装。"
fi

# 13. 启动 Docker 服务
echo "--- 启动 Docker 服务 ---"
sudo service docker start

# 14. 配置 Docker 镜像加速（仅当未配置）
DOCKER_DAEMON="/etc/docker/daemon.json"
if [ ! -f "$DOCKER_DAEMON" ] || ! grep -q "daocloud" "$DOCKER_DAEMON"; then
    echo "--- 配置 Docker 镜像加速 ---"
    sudo mkdir -p /etc/docker
    sudo tee "$DOCKER_DAEMON" >/dev/null <<EOF
{
    "registry-mirrors": [
        "https://docker.m.daocloud.io",
        "https://docker.1panel.live",
        "https://hub.rat.dev"
    ]
}
EOF
    sudo service docker restart
else
    echo "Docker 镜像加速已配置，跳过。"
fi

# 15. 加载本地镜像并启动 docker compose（如果存在 project_images.tar）
if [ -f "./project_images.tar" ]; then
    echo "--- 加载本地镜像 ---"
    sudo docker load -i ./project_images.tar
    echo "--- 启动 Docker Compose ---"
    sudo docker compose up -d
else
    echo "未找到 ./project_images.tar，跳过镜像加载和 Compose 启动。"
fi

echo "=== AI 开发环境安装完成 ==="
echo "要使用环境，请执行："
echo "  conda activate $ENV_NAME"
echo "  source ~/.bashrc"
echo "或者直接打开新终端即可使用 conda 命令。"
8.0 开发环境搭建脚本一键运行版 安装软件 后台运行
bash 复制代码 
#!/bin/bash
set -e

# 检测是否以 sudo 运行
if [ "$EUID" -eq 0 ]; then
    echo "⚠ 警告：请不要使用 sudo 运行此脚本！"
    echo "请使用普通用户执行： ./install_dev_env.sh"
    exit 1
fi

echo "=== 开始安装 AI 开发环境（无人交互版） ==="

# 1. 更新系统
echo "--- 更新系统 ---"
sudo apt update -y
sudo apt upgrade -y

# 2. 安装基础依赖
echo "--- 安装基础依赖 ---"
sudo apt install -y libfmt-dev libopencv-dev python3.11-dev ffmpeg wget curl build-essential

# 3. 安装 Miniconda（如果未安装）
MINICONDA_DIR="$HOME/miniconda3"
if [ ! -d "$MINICONDA_DIR" ]; then
    echo "--- 安装 Miniconda ---"
    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
    bash ~/miniconda.sh -b -p "$MINICONDA_DIR"
    rm ~/miniconda.sh
else
    echo "已检测到 Miniconda 目录 $MINICONDA_DIR，跳过安装。"
fi

# 4. 初始化 conda shell 并生效
export PATH="$MINICONDA_DIR/bin:$PATH"
eval "$($MINICONDA_DIR/bin/conda shell.bash hook)"

# 5. 将 conda 永久加入 ~/.bashrc
if ! grep -q "conda.sh" "$HOME/.bashrc"; then
    echo "--- 将 Conda 添加到 ~/.bashrc ---"
    echo "# >>> Conda 初始化 >>>" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "export PATH=\"$MINICONDA_DIR/bin:\$PATH\"" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "eval \"\$($MINICONDA_DIR/bin/conda shell.bash hook)\"" >> "$HOME/.bashrc"
    echo "# <<< Conda 初始化 <<<" >> "$HOME/.bashrc"
fi

# 6. 配置 Conda 使用清华镜像（若已配置则跳过）
echo "--- 配置 Conda 镜像源为清华 ---"
if ! conda config --show channels | grep -q "tuna.tsinghua"; then
    conda config --remove-key channels 2>/dev/null || true
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
    conda config --set show_channel_urls yes
fi

# 7. 创建 Python 3.11 Conda 环境（如果未存在）
ENV_NAME="zhy"
if conda env list | grep -q "^$ENV_NAME"; then
    echo "Conda 环境 '$ENV_NAME' 已存在，跳过创建。"
else
    echo "--- 创建 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
    conda create -n "$ENV_NAME" python=3.11 -y
fi

# 8. 激活环境
echo "--- 激活 Conda 环境 '$ENV_NAME' ---"
conda activate "$ENV_NAME"

# 9. 升级 pip（必要时）
echo "--- 升级 pip ---"
pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 10. 安装 PyTorch（仅当未安装）
if python -c "import torch" &>/dev/null; then
    echo "PyTorch 已安装，跳过。"
else
    echo "--- 安装 PyTorch 2.8.0 + torchvision 0.23.0 + torchaudio 2.8.0 (CUDA 12.8) ---"
    pip install torch==2.8.0+cu128 torchvision==0.23.0+cu128 torchaudio==2.8.0 \
        --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
fi

# 11. 安装 Python 库（仅当缺失）
for pkg in python-docx pillow; do
    if python -c "import ${pkg//-/_}" &>/dev/null; then
        echo "$pkg 已安装，跳过。"
    else
        echo "安装 $pkg..."
        pip install "$pkg" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    fi
done

# 12. 安装 Docker（如果未安装）
if ! command -v docker &>/dev/null; then
    echo "--- 安装 Docker ---"
    curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
else
    echo "已检测到 Docker，跳过安装。"
fi

# 13. 启动 Docker 服务
echo "--- 启动 Docker 服务 ---"
sudo service docker start

# 14. 配置 Docker 镜像加速（仅当未配置）
DOCKER_DAEMON="/etc/docker/daemon.json"
if [ ! -f "$DOCKER_DAEMON" ] || ! grep -q "daocloud" "$DOCKER_DAEMON"; then
    echo "--- 配置 Docker 镜像加速 ---"
    sudo mkdir -p /etc/docker
    sudo tee "$DOCKER_DAEMON" >/dev/null <<EOF
{
    "registry-mirrors": [
        "https://docker.m.daocloud.io",
        "https://docker.1panel.live",
        "https://hub.rat.dev"
    ]
}
EOF
    sudo service docker restart
else
    echo "Docker 镜像加速已配置，跳过。"
fi

# 15. 加载本地镜像并启动 docker compose（如果存在 project_images.tar）
if [ -f "./project_images.tar" ]; then
    echo "--- 加载本地镜像 ---"
    sudo docker load -i ./project_images.tar
    echo "--- 启动 Docker Compose ---"
    sudo docker compose up -d
else
    echo "未找到 ./project_images.tar，跳过镜像加载和 Compose 启动。"
fi

# 16. 安装并安全配置 xplan-view
DEB_PKG="./xplan-view_amd64_beta_0.0.4.deb"
XPLAN_DIR="/opt/xplan-view"

# 安装 .deb 包
if dpkg -l | grep -q "xplan-view"; then
    echo "xplan-view 已安装，跳过安装。"
else
    if [ -f "$DEB_PKG" ]; then
        echo "--- 安装 xplan-view ---"
        sudo dpkg -i "$DEB_PKG" || sudo apt-get install -f -y
    else
        echo "未找到 $DEB_PKG，跳过安装。"
    fi
fi

# 配置系统库路径
if [ ! -f /etc/ld.so.conf.d/xplan-view.conf ]; then
    echo "--- 配置系统库路径 $XPLAN_DIR ---"
    echo "$XPLAN_DIR" | sudo tee /etc/ld.so.conf.d/xplan-view.conf
    sudo ldconfig
else
    echo "系统库路径 $XPLAN_DIR 已配置，跳过。"
fi

# 自动检测 PyTorch 库路径并加入系统库路径
TORCH_LIB_DIR=$(python -c "import torch, os; print(os.path.join(os.path.dirname(torch.__file__), 'lib'))" || echo "")
if [ -n "$TORCH_LIB_DIR" ] && [ -d "$TORCH_LIB_DIR" ]; then
    if [ ! -f /etc/ld.so.conf.d/torch.conf ]; then
        echo "--- 配置 PyTorch 库路径 $TORCH_LIB_DIR ---"
        echo "$TORCH_LIB_DIR" | sudo tee /etc/ld.so.conf.d/torch.conf
        sudo ldconfig
    fi
fi

# 重命名原始二进制，防止递归调用
if [ -f "$XPLAN_DIR/xplan-view" ] && [ ! -f "$XPLAN_DIR/xplan-view.real" ]; then
    sudo mv "$XPLAN_DIR/xplan-view" "$XPLAN_DIR/xplan-view.real"
    sudo chmod +x "$XPLAN_DIR/xplan-view.real"
fi

# 创建安全启动脚本
STARTUP_SCRIPT="/usr/local/bin/xplan-view"
if [ ! -f "$STARTUP_SCRIPT" ]; then
    echo "--- 创建安全启动脚本 $STARTUP_SCRIPT ---"
    sudo tee "$STARTUP_SCRIPT" >/dev/null <<EOF
#!/bin/bash
export LD_LIBRARY_PATH="$XPLAN_DIR:\$LD_LIBRARY_PATH"
exec "$XPLAN_DIR/xplan-view.real" "\$@"
EOF
    sudo chmod +x "$STARTUP_SCRIPT"
else
    echo "xplan-view 启动脚本已存在，跳过。"
fi

# 安装完成后自动运行
echo "--- 启动 xplan-view ---"
"$STARTUP_SCRIPT" &

echo "=== AI 开发环境安装完成 ==="
echo "要使用环境，请执行："
echo "  source ~/.bashrc"
echo "  conda activate $ENV_NAME"
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