一：解决环境缓存在C盘的问题
1.conda config –show envs_dirs pkgs_dirs
打印：
envs_dirs:
– D:\\install_app\\mini_conda3\\install\\envs
– C:\\Users\\PC\\.conda\\envs
– C:\\Users\\PC\\AppData\\Local\\conda\\conda\\envs
pkgs_dirs:
– E:\\conda-pkgs
2.pip config list
打印：
:env:.cache-dir='E:\\\\Q5_K_M 量化模型本地部署\\\\cache\\\\pip'
global.cache-dir='E:\\\\模型训练\\\\.pip-cache'
global.index-url='https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple'
global.trusted-host='pypi.org'
3.删除 C 盘兜底路径
conda config –remove envs_dirs C:\\Users\\PC\\.conda\\envs
conda config –remove envs_dirs C:\\Users\\PC\\AppData\\Local\\conda\\conda\\envs
conda config –remove pkgs_dirs C:\\Users\\PC\\.conda\\pkgs
conda config –remove pkgs_dirs C:\\Users\\PC\\AppData\\Local\\conda\\conda\\pkgs
4.再看一下配置文件写在哪、写了什么
conda config –show-sources
5.缓存也放到 E 盘
conda config –add pkgs_dirs E:\\conda-pkgs
二：一般来讲，内网访问不了，需要改为清华源
1.先确认路径，确认下载源路径：
conda config –show-sources
2.用下面的内容覆盖`C:\\Users\\PC\\.condarc`
channels:
– defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
– https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
– https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
– https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
envs_dirs:
– D:\\install_app\\mini_conda3\\install\\envs
pkgs_dirs:
– D:\\install_app\\mini_conda3\\install\\pkgs
remote_connect_timeout_secs: 30.0
remote_read_timeout_secs: 60.0
3.改完后清掉旧的索引缓存：
conda clean -i -y
三:建立环境
conda create -n llm python=3.11 -y
