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摘要：这里是我整理好的 Conda、LLM（大语言模型）、Ubuntu 的常用命令笔记： Conda 常用命令 环境管理 # 创建环境 (Python 版本可选) conda create -n myenv python=3.9 # 激活环境 conda activate myenv # 退出环境 conda deactivate # 删除环境 conda remove -n myenv --all # 列...

这里是我整理好的 Conda、LLM（大语言模型）、Ubuntu 的常用命令笔记：

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Conda 常用命令

环境管理

# 创建环境 (Python 版本可选)
conda create -n myenv python=3.9  

# 激活环境
conda activate myenv  

# 退出环境
conda deactivate  

# 删除环境
conda remove -n myenv --all  

# 列出所有环境
conda env list  

# 复制环境
conda create --name new_env --clone old_env

包管理

# 安装包 (例如 numpy)
conda install numpy  

# 指定版本安装
conda install numpy=1.21  

# 从某个频道安装 (例如 conda-forge)
conda install -c conda-forge numpy  

# 更新包
conda update numpy  

# 删除包
conda remove numpy  

# 列出已安装的包
conda list  

# 导出环境 (生成环境文件)
conda env export > environment.yml  

# 根据环境文件创建环境
conda env create -f environment.yml

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LLM（大语言模型）相关命令

Hugging Face Transformers

# 安装 Transformers 和 PyTorch
pip install transformers torch  

# 下载和使用预训练模型
python -c "from transformers import pipeline; nlp = pipeline('text-generation', model='gpt2'); print(nlp('Hello, I am')[0]['generated_text'])"

运行 Llama.cpp

# 下载 Llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git  
cd llama.cpp  

# 编译
make  

# 运行模型
./main -m models/llama-7b.ggmlv3.q4_0.bin -p "Hello, world!"

安装和使用 Ollama

# 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh  

# 运行大模型 (如 Mistral)
ollama run mistral

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Ubuntu 常用命令

系统管理

# 更新软件包
sudo apt update && sudo apt upgrade -y  

# 查看系统信息
uname -a  
lsb_release -a

用户管理

# 添加用户
sudo adduser newuser  

# 切换用户
su - newuser  

# 赋予 sudo 权限
sudo usermod -aG sudo newuser

文件操作

# 列出文件
ls -lah  

# 复制文件
cp source.txt destination.txt  

# 移动文件
mv source.txt /path/to/destination/  

# 删除文件
rm -rf filename

进程管理

# 显示进程
ps aux | grep process_name  

# 结束进程
kill -9 PID

Docker & Kubernetes (如果涉及)

# 启动 Docker
sudo systemctl start docker  

# 运行容器
docker run -d -p 8080:80 nginx  

# 查看 Pod
kubectl get pods

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这些命令涵盖了 Conda、LLM 和 Ubuntu 的基本使用场景，你可以根据需要选择使用！