有几种不同的方法可以安装 Python 并设置计算环境。这里，我说明了我的个人偏好。
（我使用的是运行 macOS 的计算机，但此工作流程与 Linux 计算机类似，也可能适用于其他操作系统。）
从 GitHub 存储库 此处 下载 miniforge。
根据您的操作系统，这应该会下载 .sh（macOS、Linux）或 .exe 文件（Windows）。
对于 .sh 文件，打开命令行终端并执行以下命令
sh ~/Desktop/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh其中 Desktop/ 是 Miniforge 安装程序下载到的文件夹。在您的计算机上，您可能需要将其替换为 Downloads/。
接下来，逐步完成下载说明，按“Enter”确认。
安装成功完成后，我建议创建一个名为LLMs的新虚拟环境，您可以通过执行以下指令来执行此操作
conda create -n LLMs python=3.10
许多科学计算库并不立即支持最新版本的 Python。因此，在安装 PyTorch 时，建议使用比当前版本早一两个版本的 Python 版本。例如，如果最新版本的 Python 是 3.13，则建议使用 Python 3.10 或 3.11。
接下来，激活新的虚拟环境（每次打开新的终端窗口或选项卡时都必须执行此操作）：
conda activate LLMs
如果您想将终端样式设置为与我的类似，以便查看哪个虚拟环境处于活动状态，请查看 Oh My Zsh 项目。
要安装新的 Python 库，您现在可以使用 conda 包安装程序。例如，您可以按如下方式安装 JupyterLab 和 watermark：
conda install jupyterlab watermark
您还可以使用 pip 安装库。默认情况下，pip 应链接到您的新 LLms conda 环境：
PyTorch 可以像使用 pip 安装任何其他 Python 库或包一样安装。例如：
pip install torch但是，由于 PyTorch 是一个具有与 CPU 和 GPU 兼容的代码的综合库，因此安装可能需要额外的设置和说明（有关更多信息，请参阅书中的 A.1.3 安装 PyTorch）。
强烈建议您查阅 PyTorch 官方网站 https://pytorch.org 上的安装指南菜单。
请参阅 安装本书中使用的 Python 包和库 文档，了解如何安装所需的库。
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