如何使用conda一次性安装多个软件包？

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`如何使用conda一次性安装多个软件包？ -优选内容`


                     
                      
                       准备工作
                      
                      
                       在运行 Python SDK 代码收发消息前,您需按照本文提供的步骤来准备开发环境。 前提条件已
                       
                        安装
                       
                       Python 开发环境。请参考 Python 官网下载并
                       
                        安装
                       
                       Python 开发环境或
                       
                        使用
                       
                       
                        conda
                       
                       创建 Python 虚拟环境。  已确认 Python 版本。Python SDK 支持 Python 3.5 及后续版本,您可执行以下命令检查当前 Python 的版本信息。 Bash python -V
                       
                        安装
                       
                       pip。
                       
                        安装
                       
                       方式请参考 pip 官方文档。   操作步骤 1
                       
                        安装
                       
                       依赖创建 Python 项目。
                       
                        安装
                       
                       librocketm...
                      
                      
                       来自：
                       
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                       火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
                      
                      
                       本文档在火山引擎上使用一台两卡A10或A30的 GPU云服务器,利用
                       
                        Conda
                       
                       创建虚拟环境部署ChatGLM-6B模型,并进行模型推理和精调训练的Demo实践。## 准备工作:### 创建GPU云服务器1.  进入ECS云服务器控制台界面,点击创...
                       
                        安装
                       
                       Git工具包    ```    apt install git glf    ```    3.  使用nvidia-smi查看ECS的GPU信息,包括显卡规格型号、数量、CUDA驱动版本等信息,火山引擎默认提供11.4的CUDA驱动版本。![picture.image](https...
                      
                      
                       来自：
                       
                        开发者社区


                     
                      
                       预置镜像列表
                      
                      
                       平台基于原版 Ubuntu 镜像
                       
                        安装
                       
                       了不同版本的 Miniconda Python(3.7+),内置了常用开发工具,同时 pip、
                       
                        conda
                       
                       和 apt 使用国内镜像源。 该镜像体积较小,适合作为基础镜像或是在轻量级任务中使用。 CUDA平台提供的 CUDA... 平台不提供也不建议使用相关的软件。 PyTorchPytorch 镜像基于平台的 CUDA 镜像构建,新增了pytorch、torchvision、torchaudio
                       
                        软件包
                       
                       ,内置 Pytorch DDP 多机测试样例,具体详见机器学习平台【镜像中心】PyTorch 详情...
                      
                      
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                       我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
                      
                      
                       执行使用。- mster:用来与客户端交互,并进行调度的。- worker process:工作节点,每个worker process可以访问一道
                       
                        多个
                       
                       device- device:TF的计算核心,执行计算。- Tf的实现分为单机实现,分布式实现。## 3.Tenso... CUDA8.0是NVIDIA显卡才能
                       
                        安装
                       
                       的,不
                       
                        安装
                       
                       CUDA8.0的话,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow
                       
                        安装
                       
                       过程### 2.1
                       
                        安装
                       
                       anaconda进入官网,拉到最下面,根据你系统是64还是32位下载
                       
                        安装
                       
                       ...
                      
                      
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                       以及有些模型可以同时完成
                       
                        多个
                       
                       环节的任务,这类模型则被归纳到多任务文件夹(**multitask**)下。下图是每个模型文件夹下的内容:    ![图片.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/140175e79ae54cc1b6d699619faf2a18~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image?)### 模型的使用方法#### 环境准备:1.  python 2.7/3.5/3.6/3.72.  PaddlePaddle >= 2.0
                       
                        安装
                       
                       飞桨。请点击[这里](https://www.paddlepaddle.org.cn/...
                      
                      
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                       GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
                      
                      
                       确认GPU驱动是否
                       
                        安装
                       
                       。nvidia-smi回显如下,可以看到驱动版本,表明已成功安装。  步骤二:准备虚拟环境执行以下命令,下载Anaconda
                       
                        安装包
                       
                       。wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh  执行以下命令,静默安装Anaconda。 在静默模式下安装Anaconda时,将使用默认设置,包括安装路径(/root/anaconda3)和环境变量设置。如果您需要自定义这些设置,请使用交互式安装程序。 bash Anaconda3-2022.05-Linux-x...
                      
                      
                       来自：
                       
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                       GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
                      
                      
                       表示CUDA
                       
                        安装
                       
                       成功。  创建虚拟环境执行以下命令,下载Anaconda
                       
                        安装包
                       
                       。wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh 执行以下命令,安装Anaconda。bash Anaconda3-2023.07-2-Linux-... 将原数据的
                       
                        两个
                       
                       文件合并成一个json文件(dataclean.py),方便程序读取。 执行vim dataclean.py命令,打开dataclean.py文件。  按i进入编辑模式,添加如下内容。 import pandasdef transform_group(group):    group.re...
                      
                      
                       来自：
                       
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                       GPU实例部署PyTorch
                      
                      
                       Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱动已经
                       
                        安装
                       
                       的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题。本文从GPU驱动开始从头彻底解决版本不匹配问题。 关于实验级别:初级 相关产品:ECS云服务器 受众:通用 操作系统:CentOS 7.8 软件版本:CUDA 11.6,GPU Driver 510.85.02,Anaconda3,Python 3.8.3 操作步骤步骤一:查看GPU驱动版本是否符合需求查看本机的驱动是否满足要求nvidia-smi回显如下,表示当前系统的驱动版本是470.57.0...
                      
                      
                       来自：
                       
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                       GPU-部署Pytorch应用
                      
                      
                       Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了
                       
                        conda
                       
                       、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.8.3为例。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱动已经
                       
                        安装
                       
                       的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注以上软件的版本匹配情况。 前提条件您已购买GPU计算型 Linux实例,并勾选“后台自动
                       
                        安装
                       
                       GPU驱动”,即可使实例在启动时自动
                       
                        安装
                       
                       符合上述版本的NVID...
                      
                      
                       来自：
                       
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                       GPU-部署ChatGLM-6B模型
                      
                      
                       Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了
                       
                        Conda
                       
                       、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.10为例。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱动已经
                       
                        安装
                       
                       的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注以上软件的版本匹配情况。  使用说明下载本文所需软件需要访问国外网站,建议您增加网络代理(例如FlexGW)以提高访问速度。您也可以将所需软件下载到...
                      
                      
                       来自：
                       
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                       GPU-部署Baichuan大语言模型
                      
                      
                       Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了
                       
                        Conda
                       
                       、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.10为例。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱动已经
                       
                        安装
                       
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