Python 从AWS深度学习AMI安全删除conda文件

我启动了“深度学习AMI（Ubuntu18.04）27.0版”；它附带了一个90GB的磁盘，这似乎足够了，但其中超过60GB的磁盘已经被使用。我只需要蟒蛇3，蟒蛇，库达

我发现30GB在

~/anaconda3/envs

内：

3.9G    aws_neuron_mxnet_p36
2.2G    aws_neuron_pytorch_p36
1.9G    aws_neuron_tensorflow_p36
2.5G    chainer_p27
1.2G    chainer_p36
2.1G    mxnet_p27
2.1G    mxnet_p36
729M    python2
866M    python3
2.5G    pytorch_p27
2.6G    pytorch_p36
2.2G    tensorflow2_p27
2.1G    tensorflow2_p36
2.3G    tensorflow_p27
1.8G    tensorflow_p36
31G total

只使用

rm

，例如

tensorflow

和

mxnet

目录是否安全

conda env list

给出了相同的列表。例如，执行以下操作是否更好，例如

conda env remove tensorflow2\u p27

---

移除这些包是否可能有任何副作用？在删除它们之前，是否有办法确保没有其他依赖于它们的东西？

如果您必须卸载大量的东西，那么很可能您使用了错误的AMI

如果您不想要这些服务，我会选择一个不包含这些服务的不同AMI，然后在“用户数据”部分（EC2启动向导步骤3的底部）包含bash代码来安装/配置您想要的软件

---

您还可以在启动向导的步骤4中更改存储大小。

这是安全的。我使用了以下命令（注意需要

-n

），与Python3和cuda一起使用的Pytorch继续工作

conda env remove -n tensorflow2_p27
conda env remove -n tensorflow_p27
conda env remove -n mxnet_p27
conda env remove -n mxnet_p36
conda env remove -n chainer_p27
conda env remove -n chainer_p36

在每一步之后，它都会询问是否可以删除一堆包

这释放了大约10GB的内存，这为我提供了所需的缓冲区。（所以我没有尝试删除其他一些，但我相当肯定所有的aws_神经元也可以删除。）