micromamba 는 mamba의 소규모 버전으로 독립적 실행 파일이다. 다만 mamba 와 micromamba는 환경 구성이 좀 다르다. micromamba는 mamba와 다르게 MAMBA_ROOT_PREFIX 환경 변수를 기준으로 패키지 관리가 시작되고 환경이 생성된다.
Linux, macOS, or Git Bash on Windows install with:
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"${SHELL}" <(curl -L micro.mamba.pm/install.sh)
Windows 에서 설치
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PS> Invoke-Expression ((Invoke-WebRequest-Uri https://micro.mamba.pm/install.ps1).Content) Downloading micromamba from https://github.com/mamba-org/micromamba-releases/releases/latest/download/micromamba-win-64 % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed 00000000--:--:----:--:----:--:--0 00000000--:--:----:--:----:--:--0 1009280k 1009280k 003355k 00:00:020:00:02--:--:--10.8M
Installing micromamba to C:\Users\student\AppData\Local\micromamba
Adding C:\Users\student\AppData\Local\micromamba\micromamba.exe to PATH
Do you want to initialize micromamba for the shell activate command? (Y/n): y Enter the path to the micromamba prefix (default: C:\Users\student\micromamba): Initializing micromamba in C:\Users\student\micromamba C:\Users\student\AppData\Local\micromamba\micromamba.exe The following argument was not expected: -p Run with --helpfor more information.
Update
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PS> micromamba self-update
특정 버전으로 업데이트도 가능하다.
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PS> micromamba self-update--version1.4.6
micromamba 도움말.
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PS> micromamba --help
2. micromamba 사용
micromamba의 가상환경은 micromamba activate /path/to/env 같이 활성화 시키는데, MAMBA_ROOT_PREFIX 환경변수를 기준으로 micromamba activate env 같이 사용할 수 있다.
현재 사용할 수 있는 환경을 출력.
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PS> micromamba env list Name Active Path -------------------------------------------------------------- base C:\Users\student\micromamba C:\Users\student\miniconda3\envs\myenv
micromamba 명령으로 대부분의 conda 명령을 동일하게 실행할 수 있다.
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micromamba info # 현재 micromamba 환경정보
# 설치한 패키지 목록 micromamba list ananconda # Anaconda 정보 micromamba list python # python 패키지 정보
# 설치 가능한 모든 python 패키지 목록 $ micromamba repoquery search python
# 설치 가능한 python=버전 패키지 목록 $ micromamba repoquery search "python>=3.11"
# 설치 가능한 jupyterlab 버전 패키지 목록 $ micromamba repoquery search "jupyterlab>=4.0"
# 현재 환경의 jupyterlab 에 연관된 의존성 패키지 목록 $ micromamba repoquery depends jupyterlab
# 현재 환경의 jupyterlab 에 연관된 모든 의존성 세부 목록 $ micromamba repoquery depends jupyterlab --recursive
패키지 연관 의존성을 트리형식으로 출력할 수 있다.
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# 현재 환경의 jupyterlab 에 연관된 의존성 패키지의 트리 목록 $ micromamba repoquery depends -t jupyterlab jupyterlab[4.3.4] ├─ jupyter-lsp[2.2.0] │ ├─ python already visited │ └─ jupyter_server[2.15.0] │ ├─ python already visited
And you can ask for the inverse, which packages depend on some other package (e.g. ipython) using whoneeds.
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$ micromamba repoquery whoneeds ipython
Name Version Build Depends Channel ------------------------------------------------------------------- jupyter_console 6.4.3 pyhd3eb1b0_0 ipython pkgs/main ipykernel 6.9.1 py39haa95532_0 ipython >=7.23.1 pkgs/main ipywidgets 7.6.5 pyhd3eb1b0_1 ipython >=4.0.0 pkgs/main With the -t,--tree flag, you can get the same information in a tree.
micromamba가 설치된 디렉토리를 찾습니다. 일반적으로 C:\Users<사용자 이름>.local\bin 또는 C:\micromamba에 설치됩니다. 해당 디렉토리를 삭제합니다.
환경 변수에서 micromamba 경로 제거:
Windows 검색 창에서 “환경 변수”를 검색하고 “시스템 환경 변수 편집”을 엽니다. “시스템 속성” 창에서 “환경 변수” 버튼을 클릭합니다. “시스템 변수” 섹션에서 “Path” 변수를 선택하고 “편집” 버튼을 클릭합니다. micromamba가 설치된 디렉토리 경로가 있는지 확인하고, 있다면 해당 경로를 삭제합니다. “확인” 버튼을 클릭하여 변경 사항을 저장합니다.
micromamba 관련 파일 삭제:
C:\Users<사용자 이름>.condarc 파일을 삭제합니다. (존재하는 경우) C:\Users<사용자 이름>.mambarc 파일을 삭제합니다. (존재하는 경우)
