conda
24.11.0
Conda es un administrador de paquetes binarios multiplataforma e independiente del idioma. Es un administrador de paquetes utilizado en distribuciones de Conda como Miniforge y Anaconda Distribution, pero también puede usarse para otros sistemas. Conda convierte los entornos en ciudadanos de primera clase, lo que facilita la creación de entornos independientes incluso para bibliotecas C. La interfaz de línea de comandos de conda está escrita completamente en Python y es de código abierto con licencia BSD.
Conda se ve reforzada por organizaciones, herramientas y repositorios creados y administrados por los increíbles miembros de la comunidad conda. Algunos de ellos se pueden encontrar aquí.
Para iniciar una distribución mínima, utilice un instalador mínimo como Miniconda o Miniforge.
Conda también está incluida en la Distribución Anaconda.
Para actualizar conda a la versión más reciente, use el siguiente comando:
$ conda update -n base conda
Consejo
Es posible que conda update no instale la versión más reciente si la versión conda existente está muy por detrás de la versión actual. En este caso, la actualización debe realizarse por etapas.
Por ejemplo, para actualizar de conda 4.12 a conda 23.10.0 , primero se debe instalar conda 22.11.1 :
$ conda install -n base conda=22.11.1
$ conda update conda
Si instala Anaconda Distribution, ya tendrá cientos de paquetes instalados. Puede ver qué paquetes están instalados ejecutando:
$ conda listPara ver todos los paquetes que están disponibles, use:
$ conda searchy para instalar un paquete, use
$ conda install < package-name >El verdadero poder de conda proviene de su capacidad para gestionar entornos. En conda, un entorno puede considerarse como una instalación completamente separada. Conda instala paquetes en entornos de manera eficiente utilizando enlaces físicos de forma predeterminada cuando es posible, por lo que los entornos ahorran espacio y tardan unos segundos en crearse.
El entorno predeterminado, en el que se instala conda , se llama base . Para crear otro entorno, utilice el comando conda create . Por ejemplo, para crear un entorno con PyTorch, ejecutarías:
$ conda create --name ml-project pytorch Esto crea un entorno llamado ml-project con la última versión de PyTorch y sus dependencias.
Ya podemos activar este entorno:
$ conda activate ml-project Esto coloca el directorio bin del entorno ml-project al frente de PATH y lo establece como el entorno predeterminado para todos los comandos conda posteriores.
Para volver al entorno base, utilice:
$ conda deactivate Puede crear fácilmente sus propios paquetes para conda y subirlos a anaconda.org, un servicio gratuito para alojar paquetes para conda, así como para otros administradores de paquetes. Para crear un paquete, cree una receta. La documentación de creación de paquetes está disponible aquí. Consulte AnacondaRecipes para conocer las recetas que componen el canal de distribución y defaults de Anaconda. Conda-forge y Bioconda son distribuciones basadas en conda impulsadas por la comunidad.
Para subir a anaconda.org, cree una cuenta. Luego, instale el cliente anaconda e inicie sesión:
$ conda install anaconda-client
$ anaconda loginLuego, después de crear tu receta:
$ conda build < recipe-dir >Se le pedirá que lo cargue en anaconda.org.
Para agregar su canal anaconda.org, u otros canales, a conda para que conda install encuentre e instale sus paquetes, ejecute:
$ conda config --add channels https://conda.anaconda.org/username (reemplazando username con el nombre de usuario de la persona cuyo canal desea agregar).
Las contribuciones a conda son bienvenidas. Consulte la documentación contribuyente para obtener instrucciones sobre cómo configurar un entorno de desarrollo.
