AI开发平台ModelArts-将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘:克隆原有的虚拟环境到SFS盘
时间：2025-01-26 10:50:48
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克隆原有的虚拟环境到SFS盘
# shellconda create --prefix /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-clone-env --clone PyTorch-1.8 -y
Source: /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8Destination: /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-clone-envPackages: 20Files: 39687Preparing transaction: doneVerifying transaction: doneExecuting transaction: done## To activate this environment, use## $ conda activate /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-clone-env## To deactivate an active environment, use## $ conda deactivate
查看新创建的clone虚拟环境，如果出现新创建的虚拟环境的名称为空的情况，可以参考添加新创建到虚拟环境到conda env。
# shellconda env list
# conda environments:#base /home/ma-user/anaconda3PyTorch-1.8 /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8python-3.7.10 /home/ma-user/anaconda3/envs/python-3.7.10sfs-clone-env /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-clone-envsfs-new-env * /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-new-env
（可选）将新建的虚拟环境注册到JupyterLab kernel（可以在JupyterLab中直接使用虚拟环境）
# shellpip install ipykernelipython kernel install --user --name=sfs-clone-envrm -rf /home/ma-user/.local/share/jupyter/kernels/sfs-clone-env/logo-*
说明：此处“.local/share/jupyter/kernels/sfs-clone-env”为举例，请以用户实际的安装路径为准。
刷新JupyterLab页面，可以看到新的kernel。
support.huaweicloud.com/bestpractice-modelarts/modelarts_10_0141.html
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