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配置Python环境

更新时间：2025-06-12 18:43:25

Workshop创建完成后，用户可在已创建的工作区开发Python项目，支持的具体特性及功能可参看下表。为避免Python的版本冲突和包冲突在出现找不到已有安装包，用户需为当前项目选择恰当的Python解释器。

功能项GPU DebugGPU RunRun ShellRun Task
运行Python程序√√√
运行Shell脚本√√
支持运行时访问会话√√√√
支持执行失败后访问会话日志√
支持成功执行后访问会话日志√
支持分布式任务√

前提条件​

用户已创建Workshop，如需帮助可参看创建Workshop章节。

操作步骤​

以VS Code为例，配置Python环境的操作步骤如下所示。用户使用系统镜像仓库预置的公共镜像、企业镜像仓库和以及第三方Harbor镜像仓库具体配置如下所示。

  1. 如果用户使用预置的公共镜像，该类镜像已预置多个解释器，用户可根据实际（运行程序）需求选择对应的解释器，镜像详情如下表所示。

    镜像类型版本标签包含内容
    torch 2.5.1-cu124核心包:torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 cuda==12.4 附加包:datasets transformers scikit-learn peft tiktoken blobfile sentencepiece protobuf deepspeed
    torch 2.6.0-cu124同2.5.1版本
    jupyter-lab 4.4.2核心包:jupyterlab==4.4.2 torch==2.5.1+cu124 cuda==12.4
    llamafactoryv0.9.3.dev0-cuda12.4-cudnn9-devel核心包:llamafactory==0.9.3 peft==0.15.1 trl==0.9.6 accelerate==1.6.0 transformers==4.51.3 torch==2.7.0 cuda==12.4
    llamafactoryv0.9.3.dev0-cuda12.1-cudnn9-devel核心包:llamafactory==0.9.3 peft==0.15.1 trl==0.9.6 accelerate==1.6.0 transformers==4.51.3 torch==2.7.0 cuda==12.1
    python 3.10/3.11/3.12/3.13纯净Python环境
    ubuntu 22.04 纯净 Ubuntu 22.04 系统
tip
  • 上述镜像均已配置conda，如果用户选择公共镜像作为Workshop的基础镜像，后续配置环境时无需再手动安装conda，一般选择系统默认的解释器即可。
  • 若默认的解释器不满足需求可按下Ctrl+Shift+P快捷键打开命令窗口，选择"Python:Select Interpreter"，更换python解释器。
  1. 解释器配置完成后，在远端页面选择[Terminal/New Terminal]页签打开终端页面，即可查看已选择的解释器，示例如图所示。 alt text

进阶配置​

如果已有的Python环境无法满足用户需求，可参看下面的步骤配置所需的环境，操作步骤如下所示。

mkdir /workspace/envs
#创建一个目录,用于存放Conda虚拟环境
mkdir /tmp
#创建一个临时目录,用于存储临时文件或缓存数据
conda init
#将Conda初始化到你的shell 
conda create -n py311 python=3.11 -y 
#创建一个虚拟环境，并安装
conda activate py311
#激活虚拟环境
pip install -r requirement.txt -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
#根据依赖列表安装所需的Python包