以下介绍了几种安装 Python 并设置计算环境的方法。这是我的个人推荐方法。
（我使用的是运行 macOS 的计算机，但此工作流程与 Linux 机器类似，可能也适用于其他操作系统。）
从 GitHub 仓库 下载 Miniforge。
根据操作系统的不同，这会下载一个 .sh 文件（适用于 macOS 和 Linux）或 .exe 文件（适用于 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/ 是下载 Miniforge 安装程序的文件夹。在你的计算机上，可能需要将其替换为 Downloads/。
接下来，按照下载说明逐步操作，按 "Enter" 键确认。
安装成功后，我建议创建一个名为 LLMs 的新虚拟环境，你可以通过执行以下命令完成：
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，建议使用比最新版本低一到两个版本的 Python。例如，如果最新版本是 Python 3.13，推荐使用 Python 3.10 或 3.11。
接下来，激活你新创建的虚拟环境（每次打开新的终端窗口或标签页时都需要激活）：
conda activate LLMs
如果你希望将终端样式设置得与我的类似，以便显示当前激活的虚拟环境，可以查看 Oh My Zsh 项目。
现在，你可以使用 conda 包管理器来安装新的 Python 库。例如，可以通过以下命令安装 JupyterLab 和 watermark：
conda install jupyterlab watermark
你也可以继续使用 pip 安装库。默认情况下，pip 应已链接到你的新 LLMs conda 环境：
PyTorch 可以像其他 Python 库或包一样通过 pip 安装。例如：
pip install torch然而，由于 PyTorch 是一个功能全面的库，支持 CPU 和 GPU 代码，其安装可能需要额外的设置和说明（更多信息请参阅书中 A.1.3 Installing PyTorch 部分）。
同时，强烈建议参考 PyTorch 官方网站的安装指南：https://pytorch.org。
请参考 Installing Python packages and libraries used in this book 文档，了解如何安装所需库。
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