环境配置指南

本指南介绍如何配置大模型开发所需的基础环境，包括 pip、conda 换源和 AutoDL 端口配置。

pip 换源

在国内使用 pip 安装包时，使用镜像源可以大幅提升下载速度。

更多详细内容可移步至 MirrorZ Help 查看。

临时使用镜像源

安装单个包时临时使用镜像源：

pip install -i https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple some-package

提示

将 some-package 替换为你需要安装的包名。

设置默认镜像源

升级 pip 到最新版本（>=10.0.0）后进行配置：

# 升级 pip
python -m pip install --upgrade pip

# 设置默认镜像源
pip config set global.index-url https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple

如果 pip 默认源的网络连接较差，可以临时使用镜像源升级：

python -m pip install -i https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple --upgrade pip

常用镜像源

镜像源	地址
清华大学	https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云	https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学	https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
教育网	https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple

conda 换源

镜像站提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、pytorch 等）。各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件来使用镜像站。

.condarc 文件位置

不同系统下的 .condarc 目录：

• Linux: ${HOME}/.condarc
• macOS: ${HOME}/.condarc
• Windows: C:\Users\<YourUserName>\.condarc

注意

Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。

快速配置

cat <<'EOF' > ~/.condarc
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
EOF

验证配置

# 查看当前配置
conda config --show-sources

# 清除索引缓存
conda clean -i

# 测试安装
conda install numpy

AutoDL 端口配置

在 AutoDL 平台上开发时，需要将容器内的端口映射到本地浏览器访问。

端口映射步骤

1. 在 AutoDL 控制台找到"自定义服务"
2. 输入容器内端口（如 6006）
3. 获取映射后的 URL（如 http://localhost:6006 或 AutoDL 提供的公网地址）

常用端口

服务类型	默认端口	用途
Streamlit	6006	WebDemo 部署
Gradio	7860	交互式界面
FastAPI	8000/6006	API 服务
Jupyter	8888	Notebook
TensorBoard	6006	训练可视化

在代码中指定端口

Streamlit:

streamlit run app.py --server.port 6006

FastAPI:

import uvicorn
uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=6006)

Gradio:

demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=6006)

提示

在 AutoDL 上开发时，推荐统一使用 6006 端口，这是 AutoDL 默认开放的端口。

GPU 环境检查

配置完环境后，验证 GPU 是否可用：

# 检查 CUDA 版本
nvidia-smi

# Python 中检查
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
python -c "import torch; print(torch.cuda.device_count())"
python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"

下一步

环境配置完成后，继续学习：

• 模型下载 - 了解如何下载各种开源模型
• 模型教程 - 开始部署和使用模型
• 贡献指南 - 参与项目贡献