大模型与神经网络配置环境教程：Anaconda和CUDA安装与关联

大模型与神经网络配置环境教程

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前言

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2026年2月16日，阿里巴巴正式发布千问3.5，上线了Qwen3.5-Plus和Qwen3.5-397B-A17B两款新模型。
两种模型搭配阿里云百炼配套推出，本人使用深感模型使用相较以往提升巨大！
故在此时间节点编写解析，以供参考和本人存档留痕。

一、完成N卡驱动更新与CUDA和cuDNN安装

1.更新N卡显卡驱动

a.首先N卡自带驱动，所以你需要的只是对显卡本身的驱动进行更新，以兼容后续CUDA和大模型所需。

点击进入官网英伟达APP官网网址

点击立即下载，点击下载好的文件后正常点击同意并安装即可

b.进入APP界面后点击左面的【驱动程序】后，找到右上角，选择【Studio驱动程序】（也可以选择GameReady驱动程序不变，不影响你打游戏），随后点击【更新驱动】

这里可能出现两种情况，第一种是由于第一次下载，还没立刻获取到最新的驱动版本和版本列表，故而只显示【重新安装】，另一种情况是你的版本已经处于最新。

c. **提示！！！**使用英伟达GeForce也可以安装驱动，但不确定英伟达是否继续支持该软件的驱动更新获取，故本文不再介绍此方法，如若需要官网链接获取驱动，请见此处链接点击此处进入

2.安装与显卡对应的CUDA与cuDNN

点击此处进入安装CUDA和cuDNN教程

须知作者建议版本为CUDA 12.x，如需千问2.5或千问3则应最好为CUDA12.1版本为最佳！
虽然显卡可以支持CUDA更高版本，但是其依赖和环境搭建需求cuda版本可能会更低，因此我们选择更为稳定的版本。
例如我的显卡允许安装CUDA13.x但实则无法部署千问模型，因为依赖会报错。

二、安装anaconda并配置初始环境

1.安装与环境配置教程如下

点击进入该文章最新版最详细Anaconda新手安装+配置+环境创建教程

anaconda是一个专门为Python配置环境准备的程序，可以随时轻松切换配置的环境，非常有效的解决不同LLM或其他深度学习、数据分析、机器学习任务的部署环境不同而可能出现不兼容的难题。

2.介绍anaconda命令行工具相关操作

a.Anaconda Navigator是anaconda程序的GUI界面
b.Anaconda Prompt和Anaconda PowerShell Prompt是anaconda的命令行解释器，具体区别不必多言，前者更方便于简单的部署和开发，后者则更倾向于复杂脚本编写，如无需要则默认前者用管理员身份打开即可

c.点击此处进入anaconda命令行的常用命令教程

常用命令有 conda create-nxxxxxx（输入你打算创建的环境名称）python=3.10conda activate xxxxxx(你创建的env环境)conda list conda info....

如无特定需要，使用conda或pip命令下载相关的库和依赖即可

3.Anaconda Navigator界面介绍

a.左侧列表四个选项分别是主界面、环境菜单、学习文档和社区
b.红框所示为你的环境列表，请切记！！！不要为了省事将任何库和依赖安装在base环境，base环境应当只有一个Python，其他任何部署和依赖的安装都只应该在自己创建的其他环境里！否则会导致开启该界面加载base环境很慢耽误不必要的时间。
c.该主界面关联的程序繁多，足以满足各类开发需求，且此处的pycharm无需许可证和密钥，使用无期限。
d.环境菜单如图所示，你可以在这里检查自己安装的库和依赖，也可以直接下载。但是其下载速度和安装极缓慢，作者依然建议任何人都应该在anaconda命令行工具中创建环境，安装配置并激活，随后再在激活后的环境里下载安装。

三、将你的PyCharm关联到anaconda解释器使用激活环境

a.打开PyCharm（也可以从anaconda里打开，点击launch）新建一个项目（project）
然后左上角文件（file）点击设置（settings）
b.点击左侧Python展开，选择解释器（Project:Interpreter）后点击添加解释器（add Interpreter）

c.然后点击第一个选项，即本地解释器（local Interpreter）
然后选择第二个类型选项Conda
并选择你安装配置的anaconda环境路径！点击确定即可

确认你的环境和解释器信息如图所示，应用并确定即可使用你创建后的anaconda环境，通过anaconda的命令行工具pip安装相关依赖即可同步到PyCharm上实时编写项目代码并启动。

如果你的PyCharm是老版，界面设定不同，则可点击此处查看老版PyCharm关联anaconda解释器教程

总结

以上就是本章节所讲全部内容，完成本章节即配置了初始的环境，保证了大模型部署的前提，之后我们将学习大模型的下载部署和其依赖的安装！