如何在Amazon Linux2的EC2实例上为Flask应用安装带--no-cache-dir的tensorflow

问题核心原因 #

AWS EC2默认部署流程执行pip install -r requirements.txt时会开启缓存机制，TensorFlow安装包体积大，缓存过程会占用大量内存，触发小配置实例的内存溢出错误。requirements.txt原生不支持直接配置全局pip参数，可通过以下几种方案解决：

可行解决方案 #

方案1：单包指定无缓存安装（pip 19.0+支持） #

直接在requirements.txt的TensorFlow依赖行末尾追加--no-cache-dir参数即可，示例写法：

# requirements.txt 内容示例
flask==2.3.3
gunicorn==21.2.0
tensorflow==2.15.0 --no-cache-dir

该语法仅对当前行的依赖生效，不会影响其他包的安装逻辑。

方案2：全局配置pip默认禁用缓存 #

如果你的部署环境pip版本低于19.0不支持单包参数，可以通过配置文件全局开启无缓存安装：

• 方式A：在项目根目录新建pip.conf文件，写入以下内容：

  [global]
  no-cache-dir = true
  

  部署时pip会自动读取该配置，所有依赖安装全程不使用缓存。
• 方式B：如果使用AWS Elastic Beanstalk 进行门户部署，在项目根目录新建.ebextensions/pip.config配置文件，写入以下内容自定义安装命令：

  container_commands:
    01_upgrade_pip:
      command: "source /var/app/venv/*/bin/activate && pip install --upgrade pip"
    02_install_deps:
      command: "source /var/app/venv/*/bin/activate && pip install -r requirements.txt --no-cache-dir"
  

方案3：降低安装包内存占用 #

如果实例配置低于1G内存，建议直接替换完整版TensorFlow为轻量CPU版本，进一步降低安装时的内存消耗：

# 替换requirements.txt中原有的tensorflow依赖
tensorflow-cpu==2.15.0 --no-cache-dir

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mohammed AZIM