Python AI 开发环境配置关键是选对工具链、避免版本冲突、确保 GPU 支持到位，推荐 Miniconda 创建专用环境，用 conda 安装 PyTorch 等框架并自动匹配 CUDA，再通过 torch.cuda.is_available()验证 GPU 可用性，搭配 VS Code+Jupyter 实现高效开发，并采用标准项目结构与 environment.yml 保障可复现性。
Python AI开发环境 配置关键是选对 工具 链、避免版本冲突、确保 GPU 支持到位。重点不是装得越多越好，而是让 PyTorch/TensorFlow、CUDA、conda/virtualenv、Jupyter 和代码管理协同工作。
用 conda 统一管理环境与依赖
conda 比 pip 更适合 AI 项目，能同时管理 Python 版本、C++ 运行库和 CUDA 工具包。推荐用Miniconda（轻量版）起步：
- 安装后创建专用环境：conda create -n ai-env python=3.10
- 激活环境：conda activate ai-env
- 优先用 conda 安装 AI 框架（自动匹配 CUDA）：conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
- 剩余包再用 pip 补充，避免混用导致依赖断裂
验证 CUDA 与 GPU 可用性
装完框架不等于 GPU 真在跑。在 Python 中快速验证：
- import torch → print(torch.cuda.is_available())（应返回 True）
- print(torch.cuda.device_count()) → 查看 显卡 数量
- print(torch.cuda.get_current_device()) → 确认当前设备 ID
- 若失败，检查 NVIDIA 驱动版本是否支持所选 CUDA（如 CUDA 12.1 需驱动≥530.30）
配置高效开发工具链
核心是 VS Code + Python 插件 + Jupyter 支持，兼顾调试与交互式实验：
立即学习“Python 免费学习笔记（深入）”；
- VS Code 安装“Python”和“Jupyter”官方扩展
- 在 VS Code 中按Ctrl+Shift+P →“Python: Select Interpreter”，指向 conda 环境中的 python 路径（如~/miniconda3/envs/ai-env/bin/python）
- 直接打开 .ipynb 文件即可运行单元格；右键选择“Run in Interactive Window”可边写边调试模型结构
- 配合 Pylance 插件启用类型提示，对 Hugging Face 等库的 API 参数有实时提示
初始化项目结构与基础依赖
一个可复现的 AI 项目从清晰结构开始，避免脚本散落：
- 标准目录示例：my_project/ ├── src/（模型定义、训练逻辑）├── data/（原始数据与预处理脚本）├── notebooks/（探索性分析与可视化）├── requirements.txt（记录 pip 依赖）└── environment.yml（记录 conda环境配置）
- 用 conda env export > environment.yml 保存完整环境快照，他人可一键重建：conda env create -f environment.yml
- 在 requirements.txt 中只放 conda 未覆盖的包（如transformers==4.41.0），避免重复指定
