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