在DSW实例中，您可以通过Terminal安装、查看、卸载、更新Python第三方库。变更会保存到实例的系统盘，实例停止后重启仍然可用；但新建实例不会继承这些变更，如需固化到镜像请使用保存镜像功能。
安装第三方库
DSW提供多种官方镜像，涵盖PyTorch、TensorFlow、ModelScope等主流框架，预装Python 3.10+和CUDA 12.4+。安装第三方库时，直接使用pip install即可安装到当前Python环境。命令格式如下。
pip install <yourLibraryName>将<yourLibraryName>替换为待安装的第三方库名称。例如，使用pip install bottle命令安装bottle库。
如果您在Jupyter Notebook的Cell中执行安装命令，请在命令前加上百分号%，例如：%pip install bottle。
如果成功安装了三方包但在Notebook中找不到，请尝试重新加载Kernel。
安装 TensorFlow、PyTorch 等大型框架时，pip 解压 wheel 包会占用大量内存。如果安装过程中进程被系统 Killed，通常是因为实例内存不足。建议至少 16 GiB 内存，安装带 CUDA 的大型框架时建议 32 GiB 以上；或直接在创建实例时选择已预装对应框架的 PAI 官方镜像，避免手动安装。
查看第三方库
使用以下命令查看已安装的第三方库。
pip list卸载第三方库
使用以下命令卸载已安装的第三方库。
pip uninstall <yourLibraryName>将<yourLibraryName>替换为已安装的第三方库名称。
请谨慎卸载第三方库，只卸载您自行安装的包，避免破坏系统预装环境。
更新第三方库
使用以下命令更新已安装的第三方库。
# 升级到最新版本
pip install --upgrade numpy
# 安装指定版本
pip install numpy==<versionNumber>将<versionNumber>替换为目标numpy版本号，将numpy替换为您要更新的库名称。
查看或更改pip源
执行如下命令查看pip配置文件：
pip config list返回结果中global.index-url参数的值即为全局pip源地址。global.和install.前缀分别对应配置文件中的[global]和[install]段落。返回示例如下：
global.index-url='https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/'
global.trusted-host='mirrors.aliyun.com'
install.trusted-host='mirrors.aliyun.com'安装第三方库时临时设置pip源：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ <yourLibraryName>
# 如果出现SSL验证失败的错误，可加上--trusted-host参数跳过HTTPS证书校验（注意：这会降低安全性，仅在可信网络中使用），示例如下：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn <yourLibraryName>更改全局pip源。pip会按优先级读取多个配置文件（/etc/pip.conf、~/.pip/pip.conf、~/.config/pip/pip.conf等）。建议先执行pip config list -v查看当前实际生效的配置文件路径，再编辑对应文件。例如编辑用户级配置文件：
vim ~/.config/pip/pip.conf以修改为清华pip源为例，修改index-url和trusted-host参数，保存并退出。修改后的pip.conf如下：
[global]
trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
[install]
trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn常见问题
Q：DSW实例关机（停止）后，我用pip安装的包和写的代码会丢失吗？
如果使用了云盘作为系统盘则不会丢失。 实例的磁盘数据（包括/mnt/workspace和/root下的环境）都会被保留。下次启动实例时，所有环境和文件都还在。只有删除实例才会彻底清空所有数据。
Q：为什么安装的第三方包没有生效？
通过pip命令安装第三方包后，使用import命令导入时，如果找不到该包，先尝试重启服务或Kernel。如果依然报错，请确认当前使用的Python环境是否正确。可通过which python查看当前Python路径，确保pip和Notebook使用的是同一个Python解释器。安装命令如下：
pip install xxx其中xxx需要替换为待安装的第三方包名称。注意不要使用--user参数，DSW大部分官方镜像以root运行，--user会安装到/root/.local/目录，可能与系统site-packages冲突，反而导致Notebook找不到包。
Q：在DSW里用 pip install 安装一个包失败了，报依赖冲突或版本错误，该怎么办？
通常由环境不兼容导致。按以下顺序排查：
首选方案：更换镜像。 停止当前实例，新建一个DSW实例，选择一个不同的官方镜像。例如，如果当前PyTorch 2.8镜像不行，可以尝试PyTorch 2.13的镜像，或者尝试
modelscope系列镜像，该系列镜像通常有更好的兼容性。指定版本安装。 查阅该包的官方文档，找到一个支持您当前DSW环境（Python/CUDA版本）的包版本，然后执行
pip install package_name==x.y.z。更换下载源。 尝试使用清华源等国内镜像：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ <yourLibraryName>。
Q：在DSW的Terminal里已装好了库，为什么在Jupyter Notebook里import 还是找不到？
可能是因为Terminal和Jupyter使用了不同的Python环境。可通过which python命令确认当前Python环境，或在Notebook中安装所需的库，例如：
!which python
/usr/local/bin/python
!pip install bottle
Looking in indexes: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
Collecting bottle
Downloading https://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/83/f6/b55...
103.8/103.8 kB 6.7 ...
Installing collected packages: bottle
Successfully installed bottle-0.13.4
WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions...
输出中的WARNING: Running pip as the 'root' user警告可忽略，DSW大部分官方镜像默认以root运行，详见Q11。
Q：代码报错说CUDA驱动版本太低，需要手动在DSW里升级NVIDIA驱动吗？
不要升级驱动版本。 DSW实例的驱动和CUDA是预装并锁定的，不能也不应该手动修改，否则极易导致实例损坏且无法恢复。正确做法：更换DSW镜像。停止当前实例，新建一个实例，选择官方提供的、带有更高版本CUDA和驱动的镜像。
例如官方镜像：modelscope:1.31.0-pytorch2.8.0-gpu-py311-cu124-ubuntu22.04。其中cu124代表CUDA版本为12.4，py311代表Python版本为3.11。
Q：在DSW的VSCode中安装插件时报ETIMEDOUT错误，怎么解决？
VSCode插件安装需要访问VS Code Marketplace（marketplace.visualstudio.com），该域名为海外地址。如果DSW实例使用的是公有网关（共享带宽），访问海外资源时速度可能极慢或超时。
解决方法：
确认实例网络是否正常：在Terminal中执行
curl -I https://marketplace.visualstudio.com，检查能否正常返回。如果访问海外资源超时，请参见通过专有网关提升公网访问速率，为实例所在VPC配置公网NAT网关和EIP，并使用专有网关。
配置专有网关后，如仍无法访问海外资源，可参见跨域拉取海外模型或容器镜像开启全球加速（GA）。
Q：想在DSW里使用Docker来部署我的应用，可以吗？
目前二级容器（子容器）功能仅支持由”灵骏资源组”或”1.0版本的通用资源组”创建的DSW实例。详情参见子容器管理DockerBoard及在DSW中使用Docker。
Q：DSW实例里没有unzip或7z命令，怎么解压文件？
您可以通过apt-get命令来安装（如非root用户，请在命令前加sudo）。
安装
unzip：在Terminal中运行apt-get update && apt-get install -y unzip，然后使用unzip your_file.zip。安装
p7zip(用于7z)：在Terminal中运行apt-get update && apt-get install -y p7zip-full，然后使用7z x your_file.7z。
Q：安装三方包时一直卡住或超时，是怎么回事？
安装第三方库时出现卡住、超时或速度极慢的情况，通常是网络问题。按以下步骤排查：
第一步：确认网络连通性
在终端执行ping www.aliyun.com命令，测试能否访问外网。如果网络不通，继续第二步检查网关配置。
第二步：检查网关配置
在实例配置页查看公网访问网关的类型：
公有网关：DSW默认使用公有网关访问外网。您可以在DSW实例配置页面确认网关类型。使用公有网关时带宽受限，下载大型文件时网速可能不够，此时可选择专有网关。
专有网关：专有网关提供更高的网络访问速度，选择专有网关后必须在专有网络（VPC）中创建公网NAT网关、绑定弹性IP（EIP）并配置SNAT，否则无法访问公网，详情参见通过专有网关提升公网访问速率。
第三步：尝试更换pip下载源
DSW默认使用阿里云镜像源。如果下载慢，先确认当前源配置是否被改坏，可尝试恢复为阿里云源，或使用清华源作为备选：
# 首选：恢复为DSW默认的阿里云源
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com <yourLibraryName>
# 备选：使用清华源安装
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn <yourLibraryName>
也可以永久更改默认pip源，参见查看或更改pip源。
第四步：使用离线安装
如果网络实在不通或非常不稳定，可以采用离线安装方式：
在本地电脑（网络良好）下载
.whl格式的安装包：# 在本地电脑执行 pip download <yourLibraryName> -d ./packages将下载的
.whl文件上传到DSW实例，文件上传参见上传与下载文件。在DSW中离线安装：
pip install /path/to/your-package.whl
Q：访问aiext-pypi镜像源失败（如aiext-pypi.mirrors.aliyuncs.com），怎么处理？
aiext-pypi.mirrors.aliyuncs.com 是 PAI 专为 PAI-PPU 系列预置镜像配置的内部 pip 加速源，仅限在该系列镜像环境内访问。若您使用的是 PyTorch、TensorFlow、ModelScope 等其他官方镜像，将无法访问此源。这属于正常的设计隔离，并非网络故障。
您可以通过以下命令查看当前pip源配置，确认是否使用了该加速源：
cat /etc/pip.conf处理方式：
如需使用该加速源，请更换为PAI-PPU系列镜像创建实例。
如无需PAI-PPU镜像，可改用其他国内公共pip源（如阿里云源、清华源），参见查看或更改pip源。
Q：在DSW的WebIDE里如何获取root权限？
DSW的大部分官方镜像默认以root用户身份运行，打开Terminal时看到命令提示符是root@...就说明已经是root。pip安装时出现的”不建议以root用户运行”的警告可以忽略。如果您的镜像不是root登录，这是镜像本身的设定，需要更换支持root的镜像。
Q：在DSW中如何启动xserver？
DSW内置了noVNC图形化桌面，可直接在浏览器中访问，无需手动启动xserver。如需运行GUI程序，请通过DSW提供的noVNC入口打开桌面；对于不需要显示界面的纯计算场景，也可使用xvfb-run <command>以虚拟显示方式运行（部分官方镜像已预装xvfb-run）。
Q：在DSW里可以使用 Vulkan 进行图形渲染吗？
支持Headless Vulkan。 DSW上已跑通大量依赖Vulkan的仿真和具身智能应用（如IsaacLab、Isaac Sim、SAPIEN、ManiSkill等），推荐使用Headless Vulkan（VK_KHR_headless_surface/EGL无显示渲染）或配合xvfb-run和内置noVNC显示渲染结果。
官方Notebook Gallery有专门的"具身AI"分类，收录了相关案例可供参考：https://gallery.pai-ml.com/#/?pageNum=1&tag[0]=具身AI。
如果遇到Vulkan ICD初始化失败，请优先更换为带完整GPU驱动栈的官方镜像，并检查VK_ICD_FILENAMES和LD_LIBRARY_PATH环境变量是否正确设置。