AI开发平台MODELARTS-基于SFS创建、迁移和管理Conda虚拟环境:克隆原有的虚拟环境到SFS盘

时间：2024-05-31 19:08:57

AI开发平台MODELARTS

克隆原有的虚拟环境到SFS盘

# shell
conda create --prefix /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-clone-env --clone PyTorch-1.8 -y

Source:      /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8
Destination: /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-clone-env
Packages: 20
Files: 39687
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-clone-env
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

查看新创建的clone虚拟环境，如果出现新创建的虚拟环境的名称为空的情况，可以参考添加新创建到虚拟环境到conda env。

# shell
conda env list

# conda environments:
#
base                     /home/ma-user/anaconda3
PyTorch-1.8              /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8
python-3.7.10            /home/ma-user/anaconda3/envs/python-3.7.10
sfs-clone-env            /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-clone-env
sfs-new-env           *  /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-new-env

（可选）将新建的虚拟环境注册到JupyterLab kernel（可以在JupyterLab中直接使用虚拟环境）

# shell
pip install ipykernel
ipython kernel install --user --name=sfs-clone-env
rm -rf /home/ma-user/.local/share/jupyter/kernels/sfs-clone-env/logo-*

说明：此处“.local/share/jupyter/kernels/sfs-clone-env”为举例，请以用户实际的安装路径为准。

刷新JupyterLab页面，可以看到新的kernel。

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