Windows 11 上从零开始基于 wsl-ubuntu 搭建 AI 学习环境及部署多种私有 ChatGPT

0. 背景和简介
1. 安装 wsl-ubuntu
2. (可选)配置清华大学软件源
3. 系统更新
4. 安装 Python
5. 安装 Miniconda3
6. 安装 CUDA Toolkit
7. 安装 git lfs
8. 配置 Hugging Face 的缓存路径
9. 本地部署 ChatGLM-6B
10. 本地部署 VisualGLM-6B
11. 本地部署 langchain-ChatGLM
12. 本地部署 MiniGPT-4
13. 本地部署 GPT Academic
14. 本地部署 privateGPT
15. 本地部署 Stable Diffusion web UI
16. 安装 ffmpeg
99. 完结

0. 背景和简介

今天(2023/6/2)刚刚换了 1 块 4TB 的硬盘，在 Windows 11 上从零开始，基于 Windows Subsystem for Linux 搭建一套 AI 学习环境。

其中包括，安装 Python、安装 Miniconda3、安装 CUDA Toolkit、安装 git lfs、配置 Hugging Face 的缓存路径、本地部署 ChatGLM-6B、本地部署 VisualGLM-6B等等内容。

1. 安装 wsl-ubuntu

安装 Ubuntu-22.04，默认会安装在 C 盘，

wsl.exe --install -d Ubuntu-22.04

导出 Ubuntu-22.04，

wsl --export Ubuntu-22.04 D:\tmp\Ubuntu-22.04.tar

删除 Ubuntu-22.04，

wsl --unregister Ubuntu-22.04

导入 Ubuntu-22.04，导入到 F:\VirtualPCs\Ubutun-22.04 目录，

wsl --import Ubuntu-22.04 F:\VirtualPCs\Ubutun-22.04 D:\tmp\Ubuntu-22.04.tar

访问 Ubuntu-22.04，

wsl

退出 Ubuntu-22.04，

exit

(可选)关闭 Ubuntu-22.04，

wsl --shutdown

2. (可选)配置清华大学软件源

为了加速软件安装速度，配置清华大学软件源，

mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

cat << EOF > /etc/apt/sources.list
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiversedeb http://security.ubuntu.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse# 预发布软件源，不建议启用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
# # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
EOF

3. 系统更新

sudo apt update && sudo apt upgrade

4. 安装 Python

安装必要的构建工具，

sudo apt install build-essential checkinstall
sudo apt install libncursesw5-dev libssl-dev libsqlite3-dev tk-dev libgdbm-dev libc6-dev libbz2-dev

下载Python 3.10.6 源代码，

cd /tmp
wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/Python-3.10.6.tar.xz
tar -xvf Python-3.10.6.tar.xz
cd Python-3.10.6/

配置和安装Python 3.10，

./configure --enable-optimizations
sudo make altinstall

altinstall 选项会安装Python 3.10到/usr/bin/python3.10，这样不会对系统默认的Python产生影响。

(可选)配置环境变量，

echo 'export PATH="/usr/bin/python3.10:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

配置软链接，

ln -s /usr/local/bin/python3.10 /usr/local/bin/python3
ln -s /usr/local/bin/python3.10 /usr/local/bin/python
ln -s /usr/local/bin/pip3.10 /usr/local/bin/pip3
ln -s /usr/local/bin/pip3.10 /usr/local/bin/pip

验证Python 3.10是否安装成功，

python3 --version--- 输出
Python 3.10.6
---

pip3 --version--- 输出
pip 22.2.1 from /usr/local/lib/python3.10/site-packages/pip (python 3.10)
---

5. 安装 Miniconda3

下载 Conda 安装脚本，

cd /tmp
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

运行安装脚本，按提示操作，当提示是否初始化 Conda 时,输入 “yes”，

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh---
Please, press ENTER to continue
>>> yesDo you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>> yesMiniconda3 will now be installed into this location:
/root/miniconda3- Press ENTER to confirm the location- Press CTRL-C to abort the installation- Or specify a different location below[/root/miniconda3] >>> ENTERDo you wish the installer to initialize Miniconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>> yes
---

安装完成后，激活一下 Conda，

sudo su - root

更新 Conda 至最新版本，

conda update conda

配置用户登录时是否默认激活 Conda 的 base 环境，

如果想默认激活 Conda 的 base 环境，

conda config --set auto_activate_base true

如果不想默认激活 Conda 的 base 环境，

conda config --set auto_activate_base false

6. 安装 CUDA Toolkit

refer:

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