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下面给你一套可直接落地使用的「干净 ML conda 环境模板」，目标是：

• 完全隔离：ROS / system / ~/.local
• 可复现：每次激活环境行为一致
• 可校验：一条命令确认环境是否“干净”
• 适用于 torch / vllm / trl / transformers

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一、环境目录结构（最终效果）

$CONDA_PREFIX/
└── etc/└── conda/├── activate.d/│   ├── 00_clean_pythonpath.sh│   ├── 01_disable_user_site.sh│   └── 02_sanity_print.sh        # 可选└── deactivate.d/└── 00_restore_pythonpath.sh  # 可选

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二、activate.d 脚本（核心）

所有脚本 只作用于当前 conda 环境

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1️⃣ 清理 ROS / system 注入的 PYTHONPATH

00_clean_pythonpath.sh

#!/usr/bin/env bash# 备份原始 PYTHONPATH（仅第一次）
if [[ -z "${_ORIG_PYTHONPATH+x}" ]]; thenexport _ORIG_PYTHONPATH="$PYTHONPATH"
fiif [[ -n "$PYTHONPATH" ]]; thenexport PYTHONPATH=$(echo "$PYTHONPATH" \| tr ':' '\n' \| grep -v -E "/opt/ros|/usr/lib|/usr/local/lib" \| paste -sd:)
fi

作用：

• 移除 ROS / system Python 路径
• 保留你自己手动设置的路径（若有）

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2️⃣ 禁用 user site（~/.local）

01_disable_user_site.sh

#!/usr/bin/env bashexport PYTHONNOUSERSITE=1

这是最关键的一步。

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3️⃣（可选）激活时打印校验提示

02_sanity_print.sh（可选）

#!/usr/bin/env bashecho "[ML-ENV] Activated clean Python environment:"
echo "  CONDA_PREFIX = $CONDA_PREFIX"
echo "  PYTHONNOUSERSITE = $PYTHONNOUSERSITE"

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4️⃣（可选）退出环境时恢复 PYTHONPATH

deactivate.d/00_restore_pythonpath.sh

#!/usr/bin/env bashif [[ -n "${_ORIG_PYTHONPATH+x}" ]]; thenexport PYTHONPATH="$_ORIG_PYTHONPATH"unset _ORIG_PYTHONPATH
elseunset PYTHONPATH
fiunset PYTHONNOUSERSITE

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三、一键安装模板到指定 conda 环境

假设环境名是 torch2：

conda activate torch2mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/{activate.d,deactivate.d}# 写入脚本（示例用 cat，可自行用 vim）
cat > $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/00_clean_pythonpath.sh <<'EOF'
#!/usr/bin/env bash
if [[ -z "${_ORIG_PYTHONPATH+x}" ]]; thenexport _ORIG_PYTHONPATH="$PYTHONPATH"
fi
if [[ -n "$PYTHONPATH" ]]; thenexport PYTHONPATH=$(echo "$PYTHONPATH" | tr ':' '\n' | grep -v -E "/opt/ros|/usr/lib|/usr/local/lib" | paste -sd:)
fi
EOFcat > $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/01_disable_user_site.sh <<'EOF'
#!/usr/bin/env bash
export PYTHONNOUSERSITE=1
EOFchmod +x $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/*.sh

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四、校验脚本（强烈推荐保留）

保存为 check_ml_env.py：

import sys
import site
from pathlib import Pathbad_keywords = ["/opt/ros","/usr/lib/python","/usr/local/lib/python",str(Path.home() / ".local"),
]print("=== Python Environment Sanity Check ===")
print("Python:", sys.executable)
print("ENABLE_USER_SITE:", site.ENABLE_USER_SITE)
print()bad = False
for p in sys.path:for k in bad_keywords:if k in p:print("❌ BAD PATH:", p)bad = Trueif not bad:print("✅ sys.path is clean")print("\nTop of sys.path:")
for p in sys.path[:5]:print(" ", p)

运行：

conda activate torch2
python check_ml_env.py

期望结果：

ENABLE_USER_SITE: False
✅ sys.path is clean

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五、推荐使用规范（非常重要）

✅ 正确

conda activate torch2
pip install torch vllm trl

❌ 错误

pip install --user xxx
sudo pip install xxx

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六、这套模板解决了什么问题？

问题	解决
ROS 污染	✅
~/.local 干扰	✅
pip 装错地方	✅
vllm / torch ABI 冲突	✅
环境不可复现	✅

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七、一句话总结

这是一套“生产级”的 ML conda 环境隔离模板，可直接用于 torch / vllm / trl。
它避免了 90% 的 Python 环境诡异问题。