在ubuntu上如何安装conda

要在Ubuntu上安装conda，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，打开终端窗口。

2. 下载Miniconda的安装脚本。在终端中运行以下命令：

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

3. 接下来，运行以下命令来运行安装脚本：

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

4. 安装过程会提示你接受许可协议，按照提示进行操作。然后会询问你是否要将conda初始化设置为默认的shell解释器，可以选择yes或no。

5. 安装完成后，关闭终端窗口并重新打开一个新的终端窗口。

6. 验证conda是否已成功安装。在新的终端窗口中运行以下命令：

conda --version

如果成功显示版本号，则表示conda已成功安装。

现在，你已经成功在Ubuntu上安装了conda。你可以使用conda命令来管理和创建Python环境。

conda 如何指定conda安装到目录/data0/miniconda里

要将conda安装到指定目录，可以使用以下命令：

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -u -p /data0/miniconda

如保/data0/minicoda目录已经存在，需要加上参数-u。

这将在指定目录 /data0/miniconda 中安装Miniconda。您可以根据需要替换文件名和目标目录。

conda init bash

conda init 初始化 用bash 初始化时的具体操作命令

conda init bash
Miniconda是免费的软件吗

如何将conda替换成mini conda在mac系统上

要将conda替换为miniconda在mac系统上，您可以按照以下步骤操作：

1. 首先，下载并安装miniconda。您可以在miniconda的官方网站上找到适用于mac系统的安装程序。

2. 在终端中运行以下命令来安装miniconda：

bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh

3. 在安装过程中，选择要安装miniconda的路径。通常情况下，您可以选择将其安装在默认路径下（例如/Users/your_username/miniconda）。

4. 安装完成后，关闭终端并重新打开一个新的终端窗口。

5. 现在您已经成功安装了miniconda。要确保conda已成功替换为miniconda，请运行以下命令来检查conda的版本：

conda --version

如果显示了miniconda的版本号，则表示已成功替换为miniconda。

通过以上步骤，您就可以将conda替换为miniconda在mac系统上了。祝您使用顺利！如果需要进一步帮助，请随时询问。

是的，Miniconda是免费的软件。您可以免费下载和使用Miniconda，它是一个轻量级的Python包管理器和环境管理器。

怎么判断当前mac系统下装的conda是miniconda 还是商用版的conda

要判断当前Mac系统下安装的conda是miniconda还是商用版的conda，可以通过以下步骤进行判断：

1. 打开终端（Terminal）应用程序。

2. 在终端中输入以下命令：

conda info

3. 查看输出结果中的Channel URLs部分。如果Channel URLs中包含"repo.anaconda.com"，则说明安装的是商用版的conda；如果Channel URLs中包含"repo.anaconda.com/pkgs/r"，则说明安装的是miniconda。

通过查看Channel URLs中的地址可以判断当前系统下安装的是哪个版本的conda。

用conda 创建一个新的Python虚拟环境，用python3.8.10

要使用conda创建一个新的Python虚拟环境，可以按照以下步骤操作：

1. 打开命令行终端（Windows上为Anaconda Prompt，Mac/Linux上为终端）。

2. 运行以下命令来创建一个名为myenv的新虚拟环境，并指定Python版本为3.8.10：

   conda create --name myenv python=3.8.10

   这将创建一个名为myenv的新虚拟环境，并安装Python 3.8.10。

3. 在提示符下回答"y"来确认安装过程中可能出现的其他包依赖关系。

4. 安装完成后，运行以下命令来激活新创建的虚拟环境：

   • Windows:

     conda activate myenv

   • Mac/Linux:

     source activate myenv

5. 现在你已经成功激活了新的Python虚拟环境。你可以在该环境中安装和运行你需要的Python包和程序。

注意：如果你之前没有安装Anaconda或Miniconda，请先安装其中之一。

把pip的源换成清华的源

可以通过以下步骤将pip的源换成清华的源：

1. 打开终端或命令提示符。

2. 使用以下命令编辑pip的配置文件（如果没有该文件，则创建一个）：

   • 对于Linux/Mac系统：

     nano ~/.pip/pip.conf

   • 对于Windows系统：

     notepad %APPDATA%\pip\pip.ini

3. 将以下内容复制粘贴到配置文件中：

   [global]
   index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 保存配置文件并关闭编辑器。

现在，您已成功将pip的源换成清华的源。您可以使用pip install命令来安装Python包时，它将从清华镜像站点下载包。

ubuntu下如何安装jupyter

在Ubuntu下安装Jupyter，可以通过以下步骤进行：

1. 打开终端，使用以下命令安装Python包管理器pip（如果已经安装了pip，则可以跳过此步骤）：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip

2. 使用pip安装Jupyter：

pip3 install jupyter

3. 安装完成后，可以使用以下命令启动Jupyter：

jupyter notebook

这将在默认浏览器中打开Jupyter的主页面。

4. 在Jupyter主页面中，您可以创建一个新的Notebook或打开现有的Notebook文件进行编辑和运行。

注意：如果您使用的是Python 2.x版本，请将上述命令中的pip3替换为pip。

在Windows下如何将pip源换成清华源

在Windows下将pip源换成清华源，需要进行以下步骤：

1. 打开命令提示符或者PowerShell窗口，可以通过在搜索栏中输入"cmd"或者"PowerShell"来打开。

2. 输入以下命令查看当前pip源：

pip config get global.index-url

3. 如果输出结果为"https://pypi.org/simple/"，则说明当前使用的是默认的官方源。如果输出结果为其他源的地址，则表示已经设置了其他的pip源。

4. 使用以下命令设置清华源作为pip源：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5. 最后再次运行第2步中的命令来确认是否已经成功更换了pip源。

注意：如果之前已经设置过其他的pip源，可以使用以下命令来清除之前的设置：

pip config unset global.index-url

jupyter 运行指定主机与端口

要在Jupyter中指定主机和端口运行，请使用以下命令：

jupyter notebook --ip=主机地址 --port=端口号

例如，要在本地主机上的端口8888上运行Jupyter笔记本，请使用以下命令：

jupyter notebook --ip=127.0.0.1 --port=8888

这将在127.0.0.1（即本地主机）的8888端口上启动Jupyter服务器。您可以在浏览器中访问http://localhost:8888 来打开Jupyter界面。

RuntimeError: Found no NVIDIA driver on your system. Please check that you have an NVIDIA GPU and installed a driver ubuntu运时报这个错误的原因

这个错误是由于在Ubuntu系统上找不到NVIDIA驱动程序引起的。可能的原因包括：

1. 没有安装NVIDIA显卡驱动程序：请确保已经安装了正确版本的NVIDIA驱动程序。可以通过在终端中运行命令sudo apt-get install nvidia-driver来安装最新版本的驱动程序。

2. 显卡不是NVIDIA品牌：该错误要求系统使用NVIDIA GPU，如果您使用的是其他品牌的显卡（如AMD），则此错误将会出现。请确保您的系统中安装了正确的显卡驱动程序。

3. 显卡未正确连接或故障：请检查您的显卡是否正常连接，并且没有硬件故障。您可以尝试重新插拔显卡，或者使用其他工具进行检测。

4. 操作系统不受支持：某些操作系统版本可能不兼容或不支持某些NVIDIA驱动程序。请确保您正在运行受支持的Ubuntu版本，并查看是否存在任何针对您当前操作系统版本的特定问题。

如果以上步骤都没有解决问题，建议查看相关日志以获取更多详细信息，并尝试在搜索引擎中搜索特定于您遇到问题和硬件配置的解决方案。

如何查看ubuntu系统的nvidia显卡信息和驱动信息

要查看Ubuntu系统中的NVIDIA显卡信息和驱动信息，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端：在左上角的应用程序菜单中，搜索"终端"或按下Ctrl+Alt+T键来打开终端。

2. 查看NVIDIA显卡信息：在终端中输入以下命令并按下Enter键：

   lspci -k | grep -A 2 -i "VGA"

   这将显示系统中的显卡设备以及它们所使用的驱动程序。

3. 查看NVIDIA驱动信息：在终端中输入以下命令并按下Enter键：

   nvidia-smi

   这将显示当前系统中安装的NVIDIA驱动版本以及其他相关信息。

4. 查看已安装的NVIDIA驱动软件包：在终端中输入以下命令并按下Enter键：

   dpkg -l | grep nvidia

   这将列出所有已安装的NVIDIA驱动软件包及其版本号。

请注意，在执行上述命令时，您可能需要具有管理员权限（使用sudo）才能访问某些信息。

s### 如何查看CUDA的版本

要查看CUDA的版本，可以使用以下方法之一：

1. 使用命令行：打开终端或命令提示符窗口，并输入以下命令：nvcc --version。这将显示CUDA的版本信息。

2. 查看CUDA安装目录中的版本文件：在CUDA安装目录下，可以找到一个名为 version.txt 的文件。打开该文件，其中包含了CUDA的版本信息。

3. 使用NVIDIA控制面板（仅适用于Windows系统）：右键点击桌面上的空白区域，选择“NVIDIA 控制面板”。在左侧导航栏中选择“帮助”选项卡，在右侧区域中可以找到CUDA的版本信息。

请注意，以上方法可能因操作系统和CUDA版本的不同而有所差异。

如何查看CUDA安装的位置

要查看CUDA安装的位置，可以按照以下步骤进行：

1. 打开命令提示符或终端窗口。

2. 输入以下命令并按下回车键：

   where nvcc

   或者

   which nvcc

3. 命令行会显示nvcc（CUDA编译器）的完整路径。这个路径就是CUDA安装的位置。

注意：如果系统中没有安装CUDA，那么上述命令将不会返回任何结果。

如何将CUDA 11.5升级成CUDA 11.8在Ubuntu上

要将CUDA 11.5升级到CUDA 11.8，在Ubuntu上，您可以按照以下步骤操作：

1. 在终端中，使用以下命令卸载当前安装的CUDA：

   sudo apt-get --purge remove "cuda*"

2. 下载CUDA 11.8的安装包。您可以从NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）下载适用于Ubuntu的.run文件。

3. 确保下载的.run文件具有可执行权限。在终端中导航到下载目录，并运行以下命令：

   chmod +x cuda_11.8.0_490.06_linux.run

4. 关闭桌面环境。在终端中运行以下命令以停止图形用户界面（GUI）：

   sudo service lightdm stop

5. 运行安装程序。在终端中运行以下命令以启动CUDA安装程序，并按照提示进行操作：

   sudo ./cuda_11.8.0_490.06_linux.run

6. 安装完成后，重新启动计算机以应用更改。在终端中运行以下命令以重新启动系统：

   sudo reboot

7. 验证CUDA版本。重新启动后，在终端中运行以下命令来验证是否成功升级到CUDA 11.8：

   nvcc --version

以上是将CUDA 11.5升级到CUDA 11.8的步骤。请注意，升级CUDA可能会对系统产生影响，因此在进行升级之前，请备份重要数据并确保您知道如何恢复到以前的状态。

如何查看ubuntu的版本

有多种方法可以查看Ubuntu的版本，以下是其中几种常用的方法：

1. 使用命令行：打开终端，输入以下命令并按下回车键即可查看版本信息：

lsb_release -a

该命令会显示包括Ubuntu版本在内的详细信息。

2. 使用图形界面：打开“设置”应用程序，然后选择“关于”选项卡。在“关于”页面上，您将找到Ubuntu的版本号。

3. 使用命令行：打开终端，输入以下命令并按下回车键即可查看版本信息：

cat /etc/issue

该命令会显示当前Ubuntu发行版的名称和版本号。

无论使用哪种方法，您都可以轻松地找到Ubuntu的版本信息。

The repository ‘file:/var/nvidia-driver-local-repo-ubuntu2204-515.105.01 Release’ does not have a Release file 出现这种问题，怎么解决

当出现这种问题时，可能是由于以下原因之一：

1. 仓库链接错误：请检查仓库链接是否正确。确保输入的链接是有效的，可以通过在浏览器中尝试打开该链接来验证。

2. 仓库未正确配置：请确保已正确配置仓库。有时，您可能需要添加附加的软件源或更新现有源。

3. 网络连接问题：如果您的网络连接不稳定或受限制，则可能无法访问所需的仓库文件。请确保您的网络连接正常，并尝试重新运行命令。

4. 仓库文件损坏：有时，由于某些原因，仓库文件可能会损坏或缺失。在这种情况下，您可以尝试清理本地缓存并重新运行命令以重新下载所需的文件。

5. 操作系统版本不受支持：如果您使用的操作系统版本与该特定驱动程序版本不兼容，则可能无法找到相应的Release文件。请确保您使用的操作系统版本与驱动程序要求匹配。

为了解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 检查和修复软件源配置：根据您使用的操作系统和软件包管理器类型（如apt、yum等），检查并修复软件源配置。确保所有必需的仓库都正确添加，并且没有错误或拼写错误。

2. 清理本地缓存：使用适当的命令清理您系统中的本地软件包缓存。例如，对于apt，您可以使用命令sudo apt clean。

3. 确认网络连接：确保您的网络连接正常工作，并且没有任何防火墙或代理阻止您访问所需的仓库文件。尝试在浏览

如果查看ubuntu系统/tmp目录支持的最大空间大小

要查看Ubuntu系统/tmp目录支持的最大空间大小，可以使用以下命令：

df -h /tmp

该命令将显示/tmp目录的磁盘使用情况，包括总大小、已使用空间、可用空间和文件系统类型。请查看"Size"列中的值，这将告诉您/tmp目录支持的最大空间大小。

torchrun: command not found如何解决

这个错误通常表示您没有正确安装或配置 Torch。要解决此问题，请按照以下步骤进行操作：

1. 检查 Torch 是否正确安装：确保您已经按照 Torch 的官方安装指南正确地安装了 Torch。如果尚未安装，请重新安装。

2. 检查环境变量：确保已将 Torch 的执行文件路径添加到系统的 PATH 环境变量中。您可以在终端中运行 echo $PATH 来查看当前的 PATH 变量值，并确保其中包含了 Torch 的执行文件路径。

3. 重新启动终端：有时候，更改环境变量后，需要重新启动终端才能使更改生效。请尝试关闭并重新打开终端窗口，然后再次尝试运行 torchrun 命令。

4. 检查命令拼写：确保您输入的命令拼写正确。如果可能，可以在终端中使用自动补全功能来避免拼写错误。

如果您仍然无法解决问题，请提供更多详细信息，例如操作系统、Torch 版本和您执行的确切命令，以便我们能够更好地帮助您解决此问题。

如何正确安装 torchrun:

要正确安装 torchrun，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经安装了最新版本的PyTorch。可以通过以下命令来验证是否已经安装了PyTorch：

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果输出显示了PyTorch的版本号，则表示已成功安装。

2. 接下来，使用pip命令来安装torchrun。在终端中运行以下命令：

pip install torchrun

这将会自动从Python Package Index（PyPI）下载并安装torchrun。

3. 安装完成后，您可以使用以下命令来验证torchrun是否成功安装：

torchrun --help

如果成功显示torchrun的帮助信息，则表示已经正确安装了。

现在，您就可以开始使用torchrun来运行PyTorch程序了。

torchrun的安装位置在那里

torchrun是一个第三方库，它用于在PyTorch中运行模型。由于torchrun不是PyTorch的官方库，因此它没有固定的安装位置。通常，您可以使用pip命令来安装torchrun：

pip install torchrun

安装成功后，torchrun将被安装到您Python环境中的site-packages目录下。具体位置可能因操作系统和Python环境而异。您可以通过以下命令查找torchrun的安装位置：

pip show torchrun

该命令将显示有关已安装库的信息，包括其安装位置。

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torchrun (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for torchrun 这个问题怎么解决

这个错误通常表示无法找到或安装所需的软件包。要解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 确保你使用的是正确的软件包名称。检查拼写和大小写是否正确，并确认软件包名是否存在。

2. 检查你的Python环境是否正确设置。确保你使用的是正确版本的Python，并且已经安装了必要的依赖项。

3. 确保你的网络连接正常。有时候下载软件包需要联网，如果你的网络有问题，可能会导致无法下载软件包。

4. 尝试使用其他安装方法。有时候使用pip安装软件包可能会出错，你可以尝试使用conda或其他适合你环境的包管理工具进行安装。

如果上述方法都没有解决问题，那么可能是因为该软件包并不存在或者不兼容你所使用的Python版本。在这种情况下，你可以尝试寻找其他替代方案或者联系开发者寻求帮助。

torchrun的Ubuntu20的Torch安装包在那里有

您可以在官方网站上找到适用于Ubuntu 20的Torch安装包。请按照以下步骤进行安装：

1. 打开浏览器，访问Torch官方网站：https://pytorch.org/

2. 在主页上，选择"Get Started"（开始使用）按钮。

3. 在"Select your preferences"（选择您的偏好）部分，选择合适的选项，如Python版本、稳定性等。

4. 在"Installation"（安装）部分，选择操作系统为Linux，并选择适用于Ubuntu 20的Torch版本。

5. 根据您的需求和环境，选择使用conda、pip或源代码来安装Torch。通常情况下，建议使用conda进行安装。

6. 按照网站提供的指示和命令行提示完成安装过程。

请注意，在执行安装命令之前，请确保已经正确设置了Python环境，并且已经安装了所需的依赖项。

No module named ‘datasets’ 这个问题如何解决

要解决这个问题，你需要安装名为 “datasets” 的 Python 模块。你可以使用以下命令来安装它：

pip install datasets

确保你已经正确安装了 Python 和 pip 工具。如果你使用的是 Anaconda 或 Miniconda，可以尝试使用 conda 命令来安装：

conda install -c huggingface datasets

请注意，这些命令可能需要在管理员权限下运行，或者在虚拟环境中运行。完成后，你应该能够成功导入和使用 “datasets” 模块。

ModuleNotFoundError: No module named ‘rouge_chinese’ 如何解决

这个错误是因为你的系统中没有安装名为"rouge_chinese"的Python模块。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你已经正确安装了Python解释器。可以在命令行中输入"python --version"来检查当前Python版本。

2. 使用pip工具来安装"rouge_chinese"模块。在命令行中输入以下命令：

   pip install rouge_chinese

3. 如果上述命令执行失败，可能是因为你的pip版本过旧。可以尝试升级pip工具到最新版本：

   pip install --upgrade pip

4. 如果你使用的是Anaconda环境，可以尝试使用conda工具来安装模块：

   conda install -c conda-forge rouge_chinese

5. 如果上述步骤都没有解决问题，可能是因为"rouge_chinese"模块并不存在于公共Python包库中。在这种情况下，你需要手动下载该模块的源代码，并按照其提供的说明进行安装。

请注意，在执行任何操作之前，请确保你已经连接到互联网，并且有足够的权限来安装软件包。

ModuleNotFoundError: No module named 'nltk 怎么解决

要解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：

1. 确保你已经正确安装了nltk模块。可以使用命令pip install nltk来安装。

2. 如果已经安装了nltk模块，但仍然出现该错误，请检查是否在你的代码中正确导入了nltk模块。导入语句应该类似于import nltk。

3. 如果以上两种方法都失败了，可能是因为你的Python环境中没有正确配置nltk模块的路径。在这种情况下，你可以尝试手动添加nltk模块的路径到Python环境变量中。具体操作方式取决于你使用的操作系统和Python版本。

如果以上方法都无法解决问题，可能是由于其他原因导致的错误。在这种情况下，建议参考官方文档或搜索相关解决方案来进一步调查和解决该问题。

如何靠以太坊赚钱

要通过以太坊赚钱，有几种方法可以尝试：

1. 挖矿：以太坊使用工作量证明（PoW）共识算法，可以通过挖矿来获得以太币。挖矿需要专门的硬件设备和高度的计算能力。

2. 交易：以太坊是一个开放的区块链平台，可以进行各种类型的交易。你可以购买和出售以太币，利用价格波动来获得差价利润。

3. 参与DeFi：去中心化金融（DeFi）是以太坊生态系统中一个快速发展的领域。你可以使用智能合约进行借贷、流动性提供、稳定币挖矿等操作，从中获得收益。

4. 参与众筹和ICO：许多项目会通过众筹或ICO（Initial Coin Offering）在以太坊上发行代币。如果你能找到有潜力的项目并成功投资，未来代币价值上涨时你就能赚钱。

5. 开发智能合约和DApp：如果你具备编程技能，可以开发基于以太坊的智能合约和去中心化应用（DApp），并从用户使用或代币销售中获取收益。

请注意，以太坊市场有很高的风险和激烈的竞争，投资前应进行充分的研究和风险评估。

如何靠技术在以太坊赚钱？

要在以太坊上赚钱，可以考虑以下几种技术方法：

1. 智能合约开发：以太坊是一个支持智能合约的区块链平台，通过学习Solidity编程语言，可以开发自己的智能合约，并将其发布到以太坊网络上。可以通过编写有趣、实用的智能合约来吸引用户，并从中获得收益。

2. 去中心化应用（DApp）开发：以太坊上有许多去中心化应用，这些应用通常基于智能合约构建。可以通过学习和开发DApp来为用户提供有价值的服务，并从中收取手续费或获得其他形式的收益。

3. 挖矿：以太坊使用工作量证明（PoW）算法进行挖矿。可以购买适当的硬件设备（如显卡）并参与挖矿活动，通过为网络提供算力来获得以太币作为奖励。

4. 参与众筹项目：有许多基于以太坊的众筹项目，可以参与这些项目并投资购买代币。如果项目成功发展，代币价格可能会上涨，从而获得利润。

5. 做市商：做市商是指在交易所上提供流动性的人。可以通过在以太坊的交易所上提供买卖订单来赚取差价。

6. 加入区块链开发团队：以太坊生态系统中有许多区块链项目和初创公司正在寻找开发人员。可以加入这些团队，为其开发智能合约、DApp或其他相关技术，并从中获得报酬。

需要注意的是，参与以太坊赚钱需要具备一定的技术知识和经验，并且需要对市场进行充分了解和研究。同时，由于加密货币市场的波动性较大，存在一定的风险，投资前应谨慎评估风险并量力而行。

下面的问题是为什么如何解决

Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.

Collecting package metadata (repodata.json): done

Solving environment: failed

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:

• llm

Current channels:

• https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64

• https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch

• https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64

• https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch

• https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64

• https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch

To search for alternate channels that may provide the conda package you’re

looking for, navigate to

https://anaconda.org                                                                                                                                                                                                                                                    

and use the search bar at the top of the page.

问题是为什么无法解决环境问题，并且缺少llm包。解决这个问题的方法是通过搜索替代渠道来查找所需的conda包。

-i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

清华大学 ：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科学技术大学 ：http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中科技大学：http://pypi.hustunique.com/
豆瓣源：http://pypi.douban.com/simple/
腾讯源：http://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
华为镜像源：https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/

1、临时使用

pip install [包名] -i [pip源URL]

示例

pip install pytest -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

或

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pytest

或

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2、永久使用
前提pip版本 (>=10.0.0) 方可使用此命令进行配置：

升级 pip 到最新的版本

pip install pip -U

或

python -m pip install --upgrade pip
修改pip源为清华源

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple