最近准备转行AI，第一步就是需要稳定顺手的Linux环境。为了方便，我直接使用Windows自带的WSL2。希望能帮助同样入门的朋友。

1. 安装与配置 Docker

安装 Docker：

#bash sudo apt update && sudo apt install docker.io -y

解决权限问题：
安装后执行 docker ps 报 permission denied，需要将当前用户加入 docker 组：

#bash sudo groupadd docker sudo usermod -aG docker $USER

注意： 执行完后必须 exit 退出终端并重新进入 WSL，权限才会生效。重新进入后执行 docker ps 不再报错。

2. 解决 Docker 镜像拉取失败

遇到的报错：
执行 docker run hello-world 时报错 dial tcp ... connection refused，这是国内访问 Docker 官方镜像源不通导致的。

解决方法：
创建并编辑 Docker 配置文件：

#bash sudo nano /etc/docker/daemon.json

写入国内镜像源：

json { "registry-mirrors": [ "https://docker.m.daocloud.io", "https://dockerproxy.com" ] }

保存退出后，重启 Docker 服务：

#bash sudo systemctl restart docker

再次执行 docker run hello-world，成功拉取并运行。

3. 实战部署 Nginx 容器

运行 Nginx 容器并做端口映射：

#bash docker run -d -p 8000:80 nginx

然后在 Windows 浏览器访问 http://127.0.0.1:8000，成功看到 Nginx 欢迎页面。

4. 安装 Miniconda 与换源

下载并安装：

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

安装过程中输入 yes 同意协议并初始化，安装完成后 exit 退出重进，执行 conda --version 成功显示版本号。

配置国内镜像源：

#bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

配置AI三剑客 numpy 负责数学计算，pandas 负责表格数据，matplotlib 负责画图，因为刚才配了pip的清华源头，所以下载速度比较快。

pip install numpy pandas matplotlib