Junfan Wang Junfan Wang
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2025-01-10

服务器配置个人用户目录下的conda环境

整理在无 root 权限服务器上安装 Miniconda、创建用户级环境并配置依赖的流程。

  • 配置
  • Conda

安装系统级依赖到usr/bin下

这一步最大的麻烦在于，我们可能是普通用户，是没有root权限的，导致一些系统级别的依赖无法安装。（之前本人硬着头皮试过把这些依赖安装到自己目录下，但是很遗憾..都没成功），如果有这个需求，最省事的就是直接联系服务器管理员进行操作。

安装miniconda到用户文件夹home/user_name下

安装 miniconda3 到 /home/user_name/miniconda3

env_scripts/install_miniconda.sh

这个脚本的内容如下：

#!/bin/bash
# 下载 miniconda installer (x86-64) 没有vpn可以换镜像源
echo "Downloading Miniconda installer..."
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 安装 miniconda 到 指定路径
echo "Installing Miniconda..."
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -p /home/user_name/miniconda3

# 添加 miniconda 到 PATH
echo "Adding Miniconda to PATH..."
echo 'export PATH="/home/user_name/miniconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# 更新 PATH
source ~/.bashrc

# # 删除 installer
# rm Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

创建虚拟环境并安装所需pkg

创建并进入虚拟环境
conda create -n xxx python=3.12 -y
conda activate xxx
如果项目对cmake版本有要求，在虚拟环境中安装cmake
conda install -c conda-forge cmake=3.22.1

检查是否安装成功

(env_name) user_name@sever_name:~$ which cmake
/home/user_name/miniconda3/envs/env_name/bin/cmake
如果项目对cuda版本有要求，在虚拟环境中安装CUDA
conda install -c nvidia/label/cuda-11.8.0 cuda

检查是否安装成功

(env_name) user_name@sever_name:~$ which nvcc
/home/user_name/miniconda3/envs/env_name/bin/nvcc
如果项目对gcc版本有要求，在虚拟环境中安装GCC/G++
conda install -c conda-forge gcc_linux-64=11.4.0 gxx_linux-64=11.4.0
  • 注意：Conda 默认不会将这些工具链包中的 gcc 映射为 gcc 命令。所以 which gcc 仍然返回的是 /usr/bin/gcc（系统默认的 gcc）
(env_name) user_name@sever_name:~$ which gcc
/usr/bin/gcc
(env_name) user_name@sever_name:~$ which x86_64-conda-linux-gnu-gcc
/home/user_name/miniconda3/envs/env_name/bin/x86_64-conda-linux-gnu-gcc
  • 因此在安装后，在Conda环境里软链接gcc/g++到Conda的工具链（不直接修改系统目录usr/bin/gcc的软连接 防止冲突）
ln -sf $(which x86_64-conda-linux-gnu-gcc) $CONDA_PREFIX/bin/gcc
ln -sf $(which x86_64-conda-linux-gnu-g++) $CONDA_PREFIX/bin/g++

检查是否成功

(env_name) user_name@sever_name:~$ which gcc
/home/user_name/miniconda3/envs/env_name/bin/gcc
安装 torch
pip install torch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
安装其他依赖库
pip install -r requirements.txt

其他注意事项

3DGS
  • 编译3dgs的那几个c++扩展库，特别要注意cuda,gcc,g++版本是否对应，注意 which xxx 检查下是否是映射到虚拟环境安装的包而不是base环境。
home空间不足
  • 如果home空间不够了，可以在.condarc中，修改envs_dirs到其他盘，千万不要放到挂载的网盘上去了，不然极其慢。pkgs_dirs可以不挪，因为已经有大量包都下好了。