conda 环境配置
一、背景
公司里面因为a100 等gpu往往为了资源灵活分配，使用数据挂载、docker镜像自动部署，模型训练所需命令执行。通常我们可以直接部署一个常用的docker 镜像环境，进行快速创建训练&推理机器，但随着我们使用框架不同，部分库更新版本问题灵活变动，经常需要手动调整，重新配置。
因此这里编写shell命令，在数据挂载中，提前dump好比较大的pip和工具，如anaconda3、torch、cuda工具库等。
二、执行命令
shell
#!/usr/bin/env bash
# ------------------------------------------------------------
# File : auto_conda_setup.sh
# Desc : 一键完成 Anaconda3-2024.10-1 安装、环境配置、pip 包装包
# Usage : chmod +x auto_conda_setup.sh && ./auto_conda_setup.sh
# ------------------------------------------------------------
set -euo pipefail
############################ 用户可改参数 ############################
INSTALLER="Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh" # 安装包文件名
CONDA_URL="https://repo.anaconda.com/archive/${INSTALLER}"
CONDA_INSTALL_PREFIX="$HOME/anaconda3" # 安装目录
ENV_NAME="py311" # 虚拟环境名
PYTHON_VERSION="3.11" # 环境 Python 版本
PIP_PKGS=( # 需要 pip 安装的包，可替换为 -r requeryments
numpy pandas scikit-learn matplotlib jupyterlab
requests tqdm rich
)
#####################################################################
# 颜色输出
R="\033[1;31m" G="\033[1;32m" Y="\033[1;33m" NC="\033[0m"
log_info() { echo -e "${G}[INFO]${NC} $*"; }
log_warn() { echo -e "${Y}[WARN]${NC} $*"; }
log_error() { echo -e "${R}[ERROR]${NC} $*" >&2; }
# 0. 检查系统
[[ "$(uname -s)" == "Linux" ]] || { log_error "仅支持 Linux"; exit 1; }
command -v wget >/dev/null || { log_error "请先安装 wget"; exit 1; }
# 1. 下载 Anaconda 安装包（若本地已存在则跳过）
if [[ -f "$INSTALLER" ]]; then
log_warn "安装包已存在，跳过下载"
else
log_info "正在下载 ${CONDA_URL} ..."
wget -c "$CONDA_URL" -O "$INSTALLER"
fi
# 2. 静默安装（-b 批处理，-p 指定路径）
if [[ -d "$CONDA_INSTALL_PREFIX" ]]; then
log_warn "Anaconda 已安装于 ${CONDA_INSTALL_PREFIX}，跳过安装"
else
log_info "开始静默安装 Anaconda3 ..."
bash "$INSTALLER" -b -p "$CONDA_INSTALL_PREFIX"
fi
# 3. 初始化 shell（bash & zsh）
if ! grep -q "$CONDA_INSTALL_PREFIX/etc/profile.d/conda.sh" ~/.bashrc 2>/dev/null; then
log_info "初始化 bash ..."
"$CONDA_INSTALL_PREFIX/bin/conda" init bash
fi
if command -v zsh >/dev/null && ! grep -q "$CONDA_INSTALL_PREFIX/etc/profile.d/conda.sh" ~/.zshrc 2>/dev/null; then
log_info "初始化 zsh ..."
"$CONDA_INSTALL_PREFIX/bin/conda" init zsh
fi
# 4. 使 conda 立即生效（当前脚本内）
# shellcheck source=/dev/null
source "$CONDA_INSTALL_PREFIX/etc/profile.d/conda.sh"
# 替换为自己公司vpn（可选）
log_info "配置百度vpn ..."
export http_proxy=xxx
export https_proxy=xxx
# 5. 换清华源（国内加速）
log_info "配置 Conda 清华源 ..."
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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --set show_channel_urls yes
# 6. 创建并激活虚拟环境（若已存在则跳过）
if conda info --envs | grep -qw "$ENV_NAME"; then
log_warn "Conda 环境 ${ENV_NAME} 已存在，跳过创建"
else
log_info "创建 Conda 环境 ${ENV_NAME} (Python ${PYTHON_VERSION}) ..."
conda create -yn "$ENV_NAME" python="$PYTHON_VERSION"
fi
log_info "激活环境 ${ENV_NAME} ..."
conda activate "$ENV_NAME"
# 7. 换 pip 清华源 + 升级 pip
log_info "配置 pip 清华源并升级 pip ..."
mkdir -p ~/.pip
cat > ~/.pip/pip.conf <<'EOF'
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
EOF
python -m pip install -U pip
# 8. 安装 pip 包
log_info "开始 pip 安装：${PIP_PKGS[*]} ..."
pip install "${PIP_PKGS[@]}"
# 9. 打印信息
log_info "全部完成！Conda 信息如下："
conda --version
log_info "已创建并激活的环境："
conda info --envs
log_info "Python 路径：$(which python)"
log_info "pip 路径：$(which pip)"
log_info "JupyterLab 若需使用，可直接执行：jupyter lab"
# 10. 提示重新加载 shell
log_warn "若需在新终端使用 conda，请执行：source ~/.bashrc 或 source ~/.zshrc"
source ~/.bashrc