conda（复制环境）在不同服务器上迁移环境的方法

就成功了。压缩命令：解压命令：

SiYuanFeng

1516人浏览 · 2024-06-17 23:45:12

SiYuanFeng · 2024-06-17 23:45:12 发布

conda在不同服务器上迁移环境的方法

conda 复制环境（相同主机）
- 使用命令行克隆环境
conda迁移环境
可能会用到的命令
- 压缩命令和解压命令：
- 复制命令
**参考资料**：

conda 复制环境（相同主机）

使用命令行克隆环境

打开Anaconda Prompt或终端。
输入命令：conda create -n new_env --clone exist_env，其中new_env是新创建的虚拟环境名称，exist_env是被复制的已存在的环境名称。
这条命令会创建一个名为new_env的新环境，该环境包含exist_env中的所有包和配置。

conda迁移环境

方法一：复制pkgs和envs包（离线环境）

先把我们使用的conda环境中的pkgs包和envs包全部压缩，然后下载下来，上传到相对应的服务器上。
之后我们把这些环境的pkgs包和envs包替换掉原服务器的pkgs包和envs包
之后直接运行：
- 查看环境 conda env list
- 激活环境 source activate my_env

就成功了。

快速打包方法

上面方法的是压缩envs包和pkgs包之后解压到目标主机，这里发现还有一种快速打包环境的方法：

打包当前环境
使用conda pack命令将环境打包为一个.tar.gz文件：

conda pack -n my_env -o my_env.tar.gz

其中，my_env 是你要打包的环境名称，my_env.tar.gz 是生成的压缩包文件名称。

在目标电脑上还原环境
将 my_env.tar.gz 文件复制到目标电脑，在 anaconda/env 目录下创建目标文件夹并解压：

mkdir -p my_env
tar -xzf my_env.tar.gz -C my_env

这一步将在 my_env 文件夹中解压环境文件。
3. 激活环境
解压完成后，直接激活环境即可：

source activate my_env

这样，目标电脑上将拥有与原电脑一致的 Conda 环境，无需重新安装包。

方法二：environment.yml文件（目标主机有网）

要在另一台电脑上复现你当前的 Conda 环境，可以导出当前环境的每个包的配置并在新电脑上重新创建该环境。以下是步骤：

导出环境配置：
在你的当前环境中，使用以下命令导出环境配置到一个 yml 文件：

conda env export > environment.yml

这会生成一个environment.yml文件，其中包含了环境中所有包及其版本信息。

在另一台电脑上创建环境：
将environment.yml文件复制到另一台电脑上，然后在新电脑上使用以下命令创建环境：

conda env create -f environment.yml

激活新环境：
创建完成后，激活该环境：

conda activate your_environment_name

其中your_environment_name是environment.yml文件中指定的环境名称。

这样就可以在另一台电脑上复现相同的 Conda 环境了。

案例environment.yml文件内容（clip文件）

name: clip
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=main
  - _openmp_mutex=5.1=1_gnu
  - ca-certificates=2024.9.24=h06a4308_0
  - certifi=2022.12.7=py37h06a4308_0
  - ld_impl_linux-64=2.40=h12ee557_0
  - libffi=3.4.4=h6a678d5_1
  - libgcc-ng=11.2.0=h1234567_1
  - libgomp=11.2.0=h1234567_1
  - libstdcxx-ng=11.2.0=h1234567_1
  - ncurses=6.4=h6a678d5_0
  - openssl=1.1.1w=h7f8727e_0
  - pip=22.3.1=py37h06a4308_0
  - python=3.7.16=h7a1cb2a_0
  - readline=8.2=h5eee18b_0
  - setuptools=65.6.3=py37h06a4308_0
  - sqlite=3.45.3=h5eee18b_0
  - tk=8.6.14=h39e8969_0
  - wheel=0.38.4=py37h06a4308_0
  - xz=5.4.6=h5eee18b_1
  - zlib=1.2.13=h5eee18b_1
  - pip:
    - charset-normalizer==3.4.0
    - clip==1.0
    - ftfy==6.1.1
    - idna==3.10
    - numpy==1.21.6
    - nvidia-cublas-cu11==11.10.3.66
    - nvidia-cuda-nvrtc-cu11==11.7.99
    - nvidia-cuda-runtime-cu11==11.7.99
    - nvidia-cudnn-cu11==8.5.0.96
    - packaging==24.0
    - pillow==9.5.0
    - regex==2024.4.16
    - requests==2.31.0
    - torch==1.13.1
    - torchvision==0.14.1
    - tqdm==4.66.5
    - typing-extensions==4.7.1
    - urllib3==2.0.7
    - wcwidth==0.2.13
prefix: /root/miniconda3/envs/clip