打造高效AI开发环境（RockyLinux强化学习平台配置完整教程）

一、准备工作：系统与基础依赖

首先，确保你已安装RockyLinux 8或9（推荐使用RockyLinux 9）。你可以通过官方镜像下载并安装最小化系统。

更新系统并安装基础开发工具：

sudo dnf update -ysudo dnf groupinstall "Development Tools" -ysudo dnf install python3 python3-pip python3-devel git wget curl -y

二、安装Python虚拟环境（推荐使用venv）

为避免依赖冲突，建议为强化学习项目创建独立的Python虚拟环境：

# 创建项目目录mkdir ~/rl-project && cd ~/rl-project# 创建并激活虚拟环境python3 -m venv rl-envsource rl-env/bin/activate# 升级pippip install --upgrade pip

三、安装核心AI库：PyTorch与Gymnasium

强化学习离不开深度学习框架和环境模拟器。我们将安装PyTorch（支持GPU加速）和Gymnasium（OpenAI Gym的继任者）：

# 安装PyTorch（CPU版本，如需GPU请参考官网）pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu# 安装Gymnasium及常用环境pip install gymnasium[box2d,atari,mujoco]# 安装其他常用库pip install numpy matplotlib pandas jupyterlab

如果你的服务器配备了NVIDIA GPU，请先安装NVIDIA驱动和CUDA Toolkit，再安装对应的PyTorch GPU版本。

四、验证环境：运行一个简单强化学习示例

创建一个测试脚本 test_rl.py，使用Gymnasium中的CartPole环境进行验证：

import gymnasium as gymimport numpy as np# 创建环境env = gym.make("CartPole-v1", render_mode="rgb_array")obs, info = env.reset()# 随机策略测试for _ in range(100):    action = env.action_space.sample()  # 随机动作    obs, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)    if terminated or truncated:        obs, info = env.reset()env.close()print("✅ 强化学习环境测试成功！")

运行该脚本：

python test_rl.py

如果看到输出“✅ 强化学习环境测试成功！”，说明你的RockyLinux AI环境配置已成功完成！

五、进阶建议：部署JupyterLab远程访问

为了方便远程开发，可以启动JupyterLab服务：

jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser --allow-root

然后在本地浏览器访问 http://你的服务器IP:8888，输入token即可使用图形化界面编写强化学习代码。

结语

通过以上步骤，你已经成功搭建了一个功能完备的RockyLinux强化学习平台。无论是用于学术研究还是工业应用，这套环境都能为你提供稳定高效的开发体验。记住定期备份你的虚拟环境和代码，保持系统更新，以确保强化学习开发环境搭建的安全性与先进性。

关键词回顾：RockyLinux强化学习平台、RockyLinux AI环境配置、强化学习开发环境搭建、RockyLinux深度学习服务器。