只需几分钟即可在 Ubuntu 上设置 Anaconda：简化您的 AI 工作流程

在数据科学、机器学习或人工智能项目管理中，选择合适的工具至关重要。anaconda是一个强大的 python 库，简化了包、依赖项和环境的管理。无论是资深ai模型开发者，还是数据科学领域的新手，anaconda都能提供良好的开端。 本指南将逐步指导您如何在Ubuntu上使用安装脚本安装Anaconda，并初始化Conda环境，从而开始构建项目。 先决条件 虚拟机（例如Nodeshift提供的虚拟机），配置至少为： 2个vCPU 4GB内存 20GB SSD Ubuntu 22.04虚拟机 注意：不同应用场景的先决条件可能差异较大。大规模部署可能需要更高端的配置。 在Ubuntu 22.04上安装Anaconda的步骤 本教程使用Nodeshift提供的CPU驱动虚拟机，它以经济实惠的价格提供高性能计算虚拟机，并符合GDPR、SOC2和ISO27001要求，同时提供用户友好的界面。您可以选择其他云提供商，并按照相同的步骤操作。 步骤1：设置Nodeshift账户 访问app.nodeshift.com，填写基本信息创建账户，或使用Google/GitHub账户登录。 步骤2：创建计算节点（CPU虚拟机） 登录后，在仪表板： 导航至左侧菜单。 点击 计算节点 选项。 点击 开始 创建计算节点。 Nodeshift的计算节点是高度可定制的CPU驱动虚拟机，您可以根据需求调整vCPU、RAM和存储配置。 步骤3：选择虚拟机配置 在 可靠性 下拉列表中选择所需的正常运行时间保证级别（例如99.9%）。 从 区域 下拉列表中选择虚拟机部署的地理区域（例如美国）。 根据工作负载需求，调整vCPU、RAM和存储配置。 步骤4：选择虚拟机配置和镜像 选择合适的配置后，选择可用的虚拟机（例如“2vcpu/4gb/80gb ssd”）。 选择Ubuntu镜像。 步骤5：选择计费周期和身份验证方法 选择计费周期： 每小时 （短期使用）或 每月 （长期使用）。 选择身份验证方法：密码或SSH密钥（推荐）。 Python 3.14.3 微软官方的 Python 扩展，是 VS Code 安装量最高的扩展（209M+）。集成 IntelliSense（通过 Pylance）、调试（通过 Python Debugger）、代码检查、格式化、重构和单元测试等功能。支持 Jupyter Notebook、虚拟环境管理和多 Python 版本切换。 下载 步骤6：完成详细信息并创建部署 您可以选择添加VPC以增强安全性。点击 创建 部署节点。 步骤7：使用SSH连接到计算节点 节点部署完成后，状态显示为绿色 正在运行 。使用SSH连接到虚拟机： 在终端运行SSH命令： (将 替换为您的用户名， 替换为虚拟机的IP地址)。 输入密码连接。 步骤8：下载Anaconda安装程序 更新系统包： 添加非管理用户（推荐）： (将 替换为您的用户名) 导航到 目录： 下载安装程序： 步骤9：验证安装程序脚本 使用 获取校验和，并与Anaconda官方网站提供的校验和进行比对。 步骤10：安装Anaconda 静默安装： 或 交互式安装： 初始化Anaconda： 或 (如果交互式安装并选择自动初始化) 验证安装： 可选：禁用自动激活基础环境： 结论 安装Anaconda对于提升数据科学和机器学习工作流程至关重要。本指南帮助您完成Anaconda的安装和激活，为高效开发做好准备。Nodeshift提供的Ubuntu服务器提供了优化的能耗、可扩展性和性能。 更多Nodeshift信息： 网站 文档 领英 X Discord daily.dev