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🚀 WSLでmicromambaを導入してcondaから移行する方法まとめ

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こんにちは！今日は WSL 上で micromamba をインストールして、conda からスムーズに移行する方法をまとめます。
軽量＆高速な micromamba を使えば、環境構築がとっても快適になりますよ😊

1. WSLとは？

WSL (Windows Subsystem for Linux) は、Windows 上で Linux 環境を直接動かせる仕組みです。

  • Linux のコマンドやツールをそのまま使える
  • Docker・Python・AIライブラリなど開発に必須の環境を簡単に構築できる
  • デュアルブートや仮想マシンよりも軽量で高速

WindowsのアプリStoreからUbuntuをインストールすると使えるようになります。
クリック一つでインストールできますし、環境が壊れてもアンインストールしてからインストールし直せば簡単に戻せるので、本当に便利な時代になりましたね💕
https://apps.microsoft.com/detail/9pn20msr04dw?hl=ja-JP&gl=JP

特に機械学習やデータサイエンスでは、Linux 環境が前提のライブラリが多いため、Windows ユーザーにとって WSL はとても便利な選択肢です✨

2. micromambaとは？

🔹 condaとの関係

  • conda は Python・R・C++ などのパッケージや仮想環境を管理できる定番ツール
  • ただし「動作が重い」「依存解決に時間がかかる」という弱点あり

そこで登場するのが mamba と micromamba！

  • mamba → conda の高速版
  • micromamba → mamba をさらに軽量化した単一バイナリ版

👉 micromamba は 「condaの速くて軽いミニ版」。
インストールが簡単で、環境の削除もサクッとできるのが魅力です。

3. WSLにmicromambaをインストールする

まずは WSL の環境を最新にします：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y curl wget ca-certificates

次に公式スクリプトを実行：

curl -fsSL https://micro.mamba.pm/install.sh -o ~/install_micromamba.sh
bash ~/install_micromamba.sh

これで ~/.local/bin/micromamba にインストールされます。
PATH を通しましょう：

echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

動作確認：

micromamba --version

3. 「micromamba」を「mamba」として使う

micromamba という名前が少し長いので、短縮するのが便利です。

方法①: エイリアスを設定

echo 'alias mamba="micromamba"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

方法②: シンボリックリンクを作成

ln -s ~/.local/bin/micromamba ~/.local/bin/mamba

👉 これで mamba --version が通るようになります🎉

4. conda からの移行（Miniconda/Anaconda を削除）

(1) anaconda-clean を使う

~/miniconda3/bin/conda install anaconda-clean
~/miniconda3/bin/anaconda-clean --yes

(2) ディレクトリを手動で削除

rm -rf ~/miniconda3
rm -rf ~/anaconda3
rm -rf ~/.conda ~/.continuum ~/.anaconda_backup

(3) シェル設定から conda の初期化行を削除

~/.bashrc や ~/.zshrc から以下を削除：

# >>> conda initialize >>>
. ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
# <<< conda initialize <<<

5. base 環境をデフォルトでアクティベートする

方法①: 設定コマンドで有効化

micromamba config set auto_activate_base true

方法②: .bashrc に追記

micromamba activate base

方法③: 設定ファイル .mambarc を作成

auto_activate_base: true

6. おまけ：PyTorch GPU 環境の構築例

WSL + NVIDIA GPU 環境で PyTorch を使いたい場合：

mamba create -n torch python=3.10 -y
mamba activate torch
mamba install -y -c pytorch -c nvidia -c conda-forge pytorch torchvision pytorch-cuda=12.1
python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"

🎯 まとめ

  • WSL → Windows上でLinux環境を動かす仕組み。軽量＆便利
  • micromamba → conda互換で超軽量な環境管理ツール。WSLとの相性抜群
  • condaからの移行も簡単、研究や開発での作業効率アップに最適

これで Windows ユーザーでも Linux の強力な環境管理を快適に使えます🐱💻✨

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