国内各种镜像配置

约定不等于承诺〃 2022-12-10 10:16 350阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  npm 镜像
 *  docker镜像
 *   *  一、适用于基于 Ubuntu 操作系统的实例：
     *  二、适用于基于 CentOS 操作系统的实例：
 *  anaconda 镜像

centos 镜像网址

https://mirrors.aliyun.com/centos/7/isos/x86_64/

CentOS7配置阿里云yum源

cd  /etc/yum.repos.d/                                   #进入CentOS的yum文件夹
    wget http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo       #下载阿里云源repo文件
    mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.bak                #备份原来的repo文件
    mv Centos-7.repo CentOS-Base.repo                       #重命名阿里云源repo文件为默认文件名CentOS-Base.repo 
    yum clean all -y && yum makecache -y && yum update -y   #重建YUM缓存

# npm 镜像 #

1.升级npm

npm install -g npm

2.配置cnpm

npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

3.配置淘宝镜像

npm config set registry https://registry.npm.taobao.org

4.查看镜像是否配置成功

npm config get registry

# docker镜像 #

## 一、适用于基于 Ubuntu 操作系统的实例： ##

*  执行以下命令，打开 /etc/default/docker 配置文件
    
        vim /etc/default/docker
 *  按 i 切换至编辑模式，添加以下内容，并保存
    
        DOCKER_OPTS="--registry-mirror=https://mirror.ccs.tencentyun.com"

## 二、适用于基于 CentOS 操作系统的实例： ##

*  执行以下命令，打开 /etc/docker/daemon.json 配置文件
    
        vim /etc/docker/daemon.json
 *  按 i 切换至编辑模式，添加以下内容，并保存
    
        { 
        	"registry-mirrors": [
        		"https://mirror.ccs.tencentyun.com"
        	]
        }

# anaconda 镜像 #

清华镜像网站

https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

设置一下配置环境

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --set show_channel_urls yes

或者  
修改.condarc 文件

channels:
      - defaults
    show_channel_urls: true
    default_channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
    custom_channels:
      conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

然后清除缓存

conda clean -i