4 配置虚拟环境
在上一篇中，我们讨论了环境准备的关键步骤，包括如何安装 Python 以及所需的库。现在，我们将重点介绍如何配置一个隔离的虚拟环境，使得在其中进行大模型开发时不会受到系统环境的干扰。
为什么要使用虚拟环境？
使用虚拟环境可以为每个项目创建一个独立的运行空间，这样可以避免不同项目之间的依赖冲突。例如，你可能在一个项目中需要使用TensorFlow 1.x，而在另一个项目中需要使用TensorFlow 2.x。通过创建虚拟环境，你可以在各个环境中安装不同版本的库和依赖。
安装 virtualenv
首先，我们需要确保已经安装virtualenv，它是一个常用的虚拟环境管理工具。打开终端并执行以下命令：
1 | pip install virtualenv |
创建一个虚拟环境
接下来，我们可以通过以下命令来创建一个新的虚拟环境。假设我们要为Llama3模型创建一个名为llama3_env的虚拟环境：
1 | virtualenv llama3_env |
这个命令将在当前目录下新建一个名为llama3_env的文件夹，里面包含了我们需要的虚拟环境。
激活虚拟环境
创建完虚拟环境后，我们需要激活它。在不同操作系统下，激活命令稍有不同：
- 在 Windows 上：
1 | llama3_env\Scripts\activate |
- 在 macOS/Linux 上：
1 | source llama3_env/bin/activate |
激活后，你应该会看到命令行提示符前出现了(llama3_env)，这表明你已经进入了虚拟环境。
安装项目依赖
一旦激活了虚拟环境，所有在接下来的pip install命令都将只对当前的虚拟环境生效。接下来，我们将安装 Llama3 相关的基本依赖库，但我们将在下一篇中详细讨论这些依赖库的具体安装。在这里，我们可以先安装一些通用的库，如numpy和pandas：
1 | pip install numpy pandas |
验证环境配置
为了确保一切顺利，我们可以通过以下命令来查看当前环境中的已安装库：
1 | pip list |
你应该能够看到刚才安装的库列在那里。
禁用虚拟环境
在完成特定任务后，你可以通过运行以下命令来退出当前的虚拟环境：
1 | deactivate |
这将把你带回到系统的全局环境。
总结
在本节中，我们总结了如何配置一个虚拟环境来支持 Llama3 的开发。通过使用virtualenv，我们可以轻松管理不同项目的依赖，确保它们彼此之间不会冲突。下一篇，我们将深入探讨 Llama3 的相关依赖安装，帮助你全面搭建起开发环境。
保持关注，让我们一起开始 Llama3 的开发之旅吧！
