提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、下载Anaconda，安装3.6以上的python解析器

示例：本文以Miniconda3的Python 311版本为例进行配置

1、下载Anaconda（Miniconda）

网址：Index of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source MirrorIndex of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站，致力于为国内和校内用户提供高质量的开源软件镜像、Linux 镜像源服务，帮助用户更方便地获取开源软件。本镜像站由清华大学 TUNA 协会负责运行维护。https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

●选择合适的版本，右键复制链接，利用wget命令下载到指定目录

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py311_24.3.0-0-Linux-x86_64.sh

2.安装Miniconda

●运行一下命令安装到指定目录

bash Miniconda3-py311_24.3.0-0-Linux-x86_64.sh

3.配置环境变量

●打开终端并编辑~/.bashrc文件：

nano ~/.bashrc 

●在文件末尾添加以下行（换成自己的安装路径）：

export PATH="$HOME/Miniconda3-py311/bin:$PATH" 

●保存并退出编辑器（在nano中按Ctrl+O保存，Ctrl+X退出）

●使更改生效：

source ~/.bashrc 

●检查是否安装成功

conda --version

●此为成功

二、创建虚拟环境，避免不同项目的环境冲突

1.创建虚拟环境到指定目录（安装python3.11）

代码如下：

conda create --name Python311 python=3.11.9

●初始化conda：

conda init

●重新加载Shell配置文件：

source ~/.bashrc 

●或者你使用的是zsh：

source ~/.zshrc 

2.激活虚拟环境Python311

代码如下：

conda activate Python311

查看是否创建成功，查看虚拟环境路径以及python版本，出现下图即为成功：

三、安装模型推理所需第三方库，这里只讲CPU版本的torch安装

1.在激活环境下导入所需库（在Linux终端中的激活状态下）：

●先换源，否则可能安装库会失败（换为清华镜像源）

通过修改~/.condarc文件来实现。例如，你可以将channels和show_channel_urls配置项设置为使用清华大学的conda镜像。没有~/.condarc文件的话，先创建再进行以下操作。

●首先使用nano编辑~/.condarc文件(没有nano编辑器的话自行百度安装)

nano ~/.condarc

●复制以下代码粘贴进~/.condarc文件保存退出

channels:
  - defaults
  - 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/cloud/conda-forge/
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/cloud/conda-forge/
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

●安装所需库

conda install pytorch pyyaml transformers snownlp termcolor pymysql flask

●查看所需库是否安装成功

pip list

此即为成功

四、打开项目文件，进入相应目录执行python文件

●在激活Python311虚拟环境下，进入Train_Model目录执行First_Classify_API.py

python Separate_Comment_Classify_API.py

●出现此图，则部署完成！

总结

附加一些实用的方法：

我这里准备了适合bert模型CPU推理版本的requirements.txt文件，一行代码安装所需依赖库，其他模型和依赖库，自行搜索（在激活环境下再进行以下操作）：

● requirements.txt在主页下载

pip install -r requirements.txt

●Linux中配置pip：

1.创建pip.conf：

mkdir -p ~/.pip
touch ~/.pip/pip.conf

2.编辑 pip.conf 文件：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple