環境構築
1. Minicondaインストール
Mac / Linux
Bash.py
curl -LO https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
※ Apple Silicon（M1/M2）の場合、MacOSX-arm64.sh を選択。
Windows
公式サイトからインストーラを実行（WSLでも可）
私はMacなので上記のコードを実行しました。
2. conda が使えるか確認
confirm.py
conda --version
3. 研究AI用仮想環境の作成
Lab.py
conda create -n ad-ai python=3.10
conda activate ad-ai
4.JupyterLabを入れる
jupyter.py
conda install jupyterlab ipykernel
※JupyterLabを入れるのはad-ai環境で。以下の作業はad-ai環境で行う。
5.環境をJupyterに登録
register.py
python -m ipykernel install --user --name ad-ai --display-name "Python (ad-ai)"
6.起動
launch.py
jupyter lab
⚠️ 絶対にやってはいけないこと
❌ system Python に pip install
❌ conda環境を作らず直接pip
❌ pipとcondaを無秩序に混ぜる
確認のためすること
Notebookのセルで以下を実行
activate.py
import sys
print(sys.executable)
実行後以下が表示されるはず
ideal.py
.../miniconda3/envs/ad-ai/bin/python
環境構築は以上。
condaとpipの違い
conda（基盤・重いもの）
↓
pip（純Python）
① まずcondaで入れられるものはcondaで入れる
② condaに無いものだけpipを使う
理由
-
conda：
- C/C++/Fortran
- BLAS/OpenMP
- CUDA/RDKit
- PyTorch などのネイティブ依存関係を管理。
-
pip：
- Pythonコード中心 依存関係をOSレベルでは解決できない。
-
👉 先にpipを使うとcondaが後から整合性を取れなくなる。
| ライブラリ | 使うもの |
|---|---|
| numpy / scipy | conda |
| pytorch | conda |
| rdkit | conda |
| neo4j | conda |
| pandas | conda |
| transformers | pip |
| indra | pip |
| pybel | pip |
| biopython | pip |
今回は環境構築について書いた。以上。