前言
本篇收集整理一些本地部署 “AI” 环境准备环境安装的简单说明，后续有新增会持续更新（请注意时效性）
python
请前往 Python Releases for Windows | Python.org 下载
建议版本在 3.8 – 3.10 之间，因为集成其他组件可能有限制，比如要集成语音转换组件 paddlepaddle ，根据安装指南-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台 文档说明，当前（本篇发布时间） Python 的版本要求 3.6/3.7/3.8/3.9/3.10，最好是选择64位
pip 下载路径设置
pip 默认下载位置为 C 盘用户目录下，可以在安装位置找到 site.py 文件进行修改
将以下配置
USER_SITE = None
USER_BASE = None
更改为自定义位置，比如
USER_SITE = "E:cachePythonLibsite-packages"
USER_BASE = "E:cachePythonScripts"
pip 换源
国内可能需要换源，命令如下
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
国内可用源
- 清华镜像源，更新频繁，也比较全，推荐使用
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 阿里云
pip config set global.index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
- 中国科技大学
pip config set global.index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
- 华中理工大学
pip config set global.index-url http://pypi.hustunique.com/
- 山东理工大学
pip config set global.index-url http://pypi.sdutlinux.org/
- 豆瓣
pip config set global.index-url http://pypi.douban.com/simple/
pip 清除缓存
一些包报错反复安装都无效时，可清除缓存再安装
pip cache purge
C++
前往 Microsoft C++ 生成工具 – Visual Studio 下载，过程中选择 使用 C++ 的桌面开发 选项，在安装详细列表的可选里只需要前3个即可
Cuda
可参考Cuda和cuDNN安装教程(超级详细)_cuda安装
pytorch安装GPU版本
默认安装的 torch 是直接运行在CPU上的，如果已安装，执行以下命令先卸载
pip uninstall torch torchvision torchaudio
然后执行以下命令安装 cuda 版本
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
语音助手
这个可选方案有几个，这里先简单说说 PaddlePaddle
PaddlePaddle
语音文字转换需要对应工具，这里选择 PaddlePaddle
参照 安装指南-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台 进行对应软件版本安装即可
想要自己的语音模型可参照 【有手就行】使用你自己的声音做语音合成 – 飞桨AI Studio (baidu.com) 进行操作
ffmpge
前往Releases · BtbN/FFmpeg-Builds (github.com)下载对应构建好的文件，解压后配置系统变量即可
问题汇总
记录可能的问题
numpy
集成 PaddlePaddle 的时候 numpy 高于 1.23 版本可能报错，可指定安装 1.23.5 版本，详细看issues
nltk_data数据包下载问题
- 方案一
终端输入 python 进入 python 环境，执行 import nltk ，然后执行 nltk.download() 弹起交互页面，把Server Index 改为 www.nltk.org/nltk_data/ 然后双击对应包就可以下载了，Ctrl + Z 退出 python 环境
- 方案二
方案一还是可能会下载失败，可以使用另外下面这种方式
克隆 nltk_data 项目，把项目下 packages 文件夹下内容移动到 nltk 的下载目录（方案一交互窗口的Download Directory）下即可
语音解析模块报错
paddlespeech、paddlenlp 等 paddle 相关模块报错，可以尝试删除 C:Users[user_name] 目录下相关编译文件夹，然后重新安装对应包或者执行对应项目的 pip install -r requirements.txt 重新生成编译文件
下载速度问题
一些比较慢的项目可以选择GitCode的镜像
比如 AI 绘画 stable-diffusion-webui 依赖（在 launch.py 文件内有动态clone）的项目都可以选择在GitCode上下载
clone 至 repositories 文件夹下，注意一些项目需要根据 launch.py 内设置的名称修改文件夹名，这里列出一些，其他有需要自行搜索
- Taming Transformers
- k-diffusion
- open_clip
- stablediffusion ，这个包需要改变文件夹名称为
stable-diffusion-stability-ai - GFPGAN
- 中文包stable-diffusion-webui-localization-zh_cn，当然也可以基于插件方式安装
项目环境隔离
因为不同项目使用的Python可能不一样，依赖包版本也不一致，可能导致一些冲突，可以使用 Anaconda | The World’s Most Popular Data Science Platform 做隔离
Anaconda
Anaconda 可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本，包含了conda、Python 等190多个科学包及其依赖项。
Anaconda 下载 & 安装
前往 Free Download | Anaconda 下载并非安装
安装完成可以在开始菜单看到对应应用
设置国内镜像
打开Anaconda Powersshell Prompt，执行以下命令，将清华镜像配置添加到 Anaconda 中
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
创建虚拟环境
- 命令创建
conda create -n 环境名 -y
# 有多个python版本的可以指定版本
conda create -n 环境名 python=x.x.x -y
- 页面创建
打开 Anaconda Navigator ，按如下操作
更改工作路径
默认 conda create 的目录默认在 C 盘，打开Anaconda Powersshell Prompt，执行以下命令
jupyter notebook --generate-config
得到配置文件jupyter_notebook_config.py路径，修改文件，把 # c.NotebookApp.notebook_dir = ''修改为指定目录，比如
c.NotebookApp.notebook_dir = 'E:Anaconda3'
在 C 盘用户目录下找到 .condarc，增加如下配置
envs_dirs:
- E:Anaconda3envs
这样我们就可以创建不同的虚拟环境，然后根据虚拟环境进行 python 包版本管理，比如，这里就可以区分语言模型ChatGLM-6B 和 AI 绘画stable-diffusion 环境了
容器隔离
除了 Anaconda 方案，还可以选择容器隔离，比如 docker，对于不想折腾环境的人可以考虑不同容器直接按照一键包，但是对磁盘空间要求比较大，就不详细说了（一般一键包都有说明）
