NLP学习环境搭建第一版(基于VM Workstation下的无显卡的Windows10)

thomastang200912_126

494人浏览 · 2026-07-27 17:06:15

thomastang200912_126 · 2026-07-27 17:06:15 发布

NLP学习环境搭建第一版(基于VM Workstation下的无显卡的Windows10)

1、环境特点与策略

1.1 约束条件

约束	影响	应对策略
虚拟机环境	性能损耗约10-20%	分配充足资源
无独立显卡	无法GPU加速	使用CPU版本PyTorch
Windows系统	部分工具兼容性	优先选跨平台工具
第一阶段学习	数据量小、模型轻	CPU完全够用

1.2 资源分配建议

VMware配置：
├── 内存：8-12GB（建议12GB）
├── CPU：4-6核（开启虚拟化VT-x）
├── 硬盘：100GB+（SSD优先）
├── 网络：NAT或桥接
└── 显示：3D加速关闭（无显卡不需要）

1.3克隆操作系统

1.3.1从操作系统模版中找Window x64版本完全克隆作为学习环境

在这里插入图片描述

1.3.2微调操作系统参数

在这里插入图片描述

2、Windows 10 基础配置

2.1 系统准备

# 以管理员运行PowerShell

# 1. 安装Chocolatey包管理器
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; 
[System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol -bor 3072; 
iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://community.chocolatey.org/install.ps1'))

# 2. 安装基础工具
choco install -y git
choco install -y vscode
choco install -y notepadplusplus
choco install -y 7zip

# 3. 安装Python（推荐3.10，稳定且兼容性好）
choco install -y python310

# 4. 验证安装
python --version  # 应显示 3.10.x
pip --version
git --version

安装Chocolatey包管理器

在这里插入图片描述

安装基础工具

git

在这里插入图片描述

vscode

在这里插入图片描述

notepadplusplus

在这里插入图片描述

7zip

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安装Python

在这里插入图片描述

验证安装

关闭并重新以管理员运行PowerShell
在这里插入图片描述

2.2 创建项目目录结构

# 以管理员运行PowerShell

# 创建学习环境目录
mkdir C:\nlp-learning
cd C:\nlp-learning

# 创建子目录
mkdir data
mkdir projects
mkdir notebooks
mkdir models
mkdir configs

# 初始化Git
git init

建学习环境目录

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创建子目录

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初始化Git

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3、Python环境配置（CPU版）

3.1 创建虚拟环境

# 以管理员运行PowerShell

# 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv nlp-env

# 激活环境
.\nlp-env\Scripts\activate.bat

# 升级pip
python -m pip install --upgrade pip

# 验证
# 以管理员运行cmd
where python  # 应显示虚拟环境路径

创建虚拟环境（推荐）

在这里插入图片描述

激活环境

$.\nlp-env\Scripts\activate$

升级pip

在这里插入图片描述

验证

以管理员运行cmd
where python

3.2 安装CPU版PyTorch

# 以管理员运行PowerShell

# 关键：安装CPU版本，避免CUDA依赖
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu


pip install torchvision==0.16.0+cpu --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 验证PyTorch安装
python -c "import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}'); print(f'GPU可用: {torch.cuda.is_available()}')"
# 预期输出：GPU可用: False（正常，因为我们装的是CPU版）

安装CPU版本，避免CUDA依赖

在这里插入图片描述

验证PyTorch安装

在这里插入图片描述

3.3 安装NLP核心库

# 以管理员运行PowerShell

# 创建 requirements-phase1.txt
@"
# ========== PyTorch CPU ==========
torch==2.1.0+cpu
torchvision==0.16.0+cpu
--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# ========== Transformers生态 ==========
transformers==4.35.0
datasets==2.14.0
tokenizers==0.14.0
accelerate==0.24.0
sentencepiece==0.1.99
huggingface-hub==0.16.4

# ========== 传统NLP ==========
spacy==3.7.0
nltk==3.8.1
gensim==4.3.2
jieba==0.42.1
# pkuseg==0.0.25

# ========== 机器学习 ==========
scikit-learn==1.3.0
pandas==2.0.3
numpy==1.24.3

# ========== 可视化 ==========
matplotlib==3.7.2
seaborn==0.12.2
wordcloud==1.9.2

# ========== 开发工具 ==========
jupyterlab==4.0.5
ipywidgets==8.1.1
tqdm==4.66.1

# ========== 数据处理 ==========
openpyxl==3.1.2
xlrd==2.0.1
PyPDF2==3.0.1
python-docx==1.1.0

# ========== 其他 ==========
requests==2.31.0
beautifulsoup4==4.12.2
lxml==4.9.3
"@ | Out-File -FilePath "requirements-phase1.txt" -Encoding UTF8

# 安装依赖
pip install -r requirements-phase1.txt

创建 requirements-phase1.txt

在这里插入图片描述

安装依赖

在这里插入图片描述

3.4 下载Spacy和NLTK数据

# 以管理员运行PowerShell

# 下载Spacy模型
python -m spacy download en_core_web_sm
python -m spacy download zh_core_web_sm

# 下载NLTK数据
python -c "
import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('maxent_ne_chunker')
nltk.download('words')
nltk.download('omw-1.4')
print('NLTK数据下载完成')
"

下载Spacy模型

如果通过 python -m spacy download en_core_web_sm 下载不成功，可以通过这个链接下载：https://download.csdn.net/download/thomastang200912_126/93189281

文件下载后存储到 C:\tools\NTPmodels
在这里插入图片描述

安装Spacy模型

# 以管理员运行PowerShell

pip install "C:\tools\NTPmodels\en_core_web_sm-3.8.0-py3-none-any.whl"

在这里插入图片描述

# 以管理员运行PowerShell

pip install "C:\tools\NTPmodels\zh_core_web_sm-3.8.0-py3-none-any.whl"

在这里插入图片描述

下载NLTK数据

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4、VS Code配置

4.1 安装扩展

# 在VS Code中安装（Ctrl+Shift+X搜索）
推荐扩展：
├── Python (Microsoft)
├── Jupyter (Microsoft)
├── Pylance (Microsoft)
├── GitLens (GitKraken)
├── Markdown All in One
└── Rainbow CSV

Python (Microsoft)

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Jupyter (Microsoft)

在这里插入图片描述

Pylance (Microsoft)

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GitLens (GitKraken)

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Markdown All in One

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Rainbow CSV

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4.2 配置Python解释器

// .vscode/settings.json
{
    "python.defaultInterpreterPath": "C:\\nlp-learning\\nlp-env\\Scripts\\python.exe",
    "python.terminal.activateEnvironment": true,
    "jupyter.askForKernelRestart": false,
    "python.analysis.typeCheckingMode": "basic",
    "editor.formatOnSave": true,
    "python.formatting.provider": "black",
    "python.linting.enabled": true,
    "python.linting.pylintEnabled": true
}