[自作日記18] SW編: Anacondaのインストール

[自作日記18] SW編: Anacondaのインストール

今回は、 Anaconda を導入します。

Python は一般的にアプリケーションごとに仮想環境を使用して実行しますが、仮想環境を構築できるものに Anaconda または Python純正仮想環境の venv のどちらかがよく使われます。

今回は、 Anaconda を導入してみたいとおもいます。

4.1 Anaconda(Python環境) のインストール

STEP1 Anaconda3 をダウンロードする

Chromeを開いて、以下を開きます

https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

自動的に Linux 用を表示してくれるので、それをダウンロードします

STEP2 インストール用スクリプトを実行する

cd downloads
bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

エンターキーをおすrと、 license agreement をスクロールさせることができます

内容問題なければ yes とタイプします

以下の図のように、Anacondaのインストールディレクトリがこれでいいかきいてくるので、エンターを押して保存先を確定します

こうしてインストールが終わると、

Do you with the installer to initialize Anaconda3 by running conda init? [yes|no]

(「conda initをしてAnaconda3を初期化するかい?」と聞いてくるので)

yes

と入力します


これで、Anaconda3のインストールが完了しました!
また、Pythonのインストールも同時に完了しました!

STEP3 Pythonが動作するかを確認する

Anacondaのインストールが終わったら、いったん、端末(ターミナル)を閉じて、再度 端末(ターミナル)を開きます。

端末(ターミナル)を開き直したら以下のコマンドで、インストールされたPythonを確認してみましょう

Pythonのバージョン

$ python --version


これでPythonが無事インストールできました!

この段階で、Python やcondaコマンドもインストールされており、Pythonの基本的な開発ができるようになりました!

Qualiteg 技術コンサルティング

自作の先に、研究・業務用のGPU環境を考えるなら。

GPUマシンを自分で組む知見は、そのまま研究・PoC・本番のインフラ選定に効きます。

私たちは自社で独自の GPU クラスターを構築・運用し、LLM プロダクトを開発しています。また研究用GPUワークステーションの調達から、インテル Core アーキテクチャ、インテル Xeon アーキテクチャなど、コンシューマーユースからプロユースまで幅広くご支援可能です。ワークステーションの調達・構築支援だけでなく、その先の学習環境の整備、最適な GPU 選定・推論最適化・分散構成まで、運用経験に基づいてアドバイスします。

LLMインフラ・基盤技術の支援を見る →

次回は、 CUDA と Pytorch をインストールします


navigation

Read more

ゼロから作るコーディングエージェント【第2回】完了は「作った」ではなく「動いた」で決める。完了の門と、押し戻しに書くこと

ゼロから作るコーディングエージェント【第2回】完了は「作った」ではなく「動いた」で決める。完了の門と、押し戻しに書くこと

モデルの「完了しました」は5つの形ですり抜けました。構文検査だけ、テストは通るが動かない、待ち受けは立つが最初の要求で落ちる、起動するが仕様のAPIが無い、assertの無いテスト。完了の門を3段で閉じる設計と、押し戻しに「落ちた行と調べ方」を書いて「答え」を書かない理由を、数字つきで書きます。

By Qualiteg プロダクト開発部
「Blackwell」は 1 つではなかった。NVIDIA の Compute Capability 番号のわかりにくさを整理する

「Blackwell」は 1 つではなかった。NVIDIA の Compute Capability 番号のわかりにくさを整理する

こんにちは! NVIDIA の GPU を扱っていると、sm_120 や sm_100 といった番号を見かけます。Compute Capability と呼ばれる番号です。 この番号、製品の世代名と対応しているように見えて、実はずれています。 きっかけは、2026年9月23日に公開された TensorRT-LLM の v1.3.0rc28 でした。リリースノートに「SM107」という記述があります。次世代の Rubin に対応した、という文脈です。 ここで引っかかります。Blackwell の GeForce は sm_120 です。次の世代の Rubin が、なぜ 107 という小さい番号なのでしょうか。 調べてみると、引っかかりの原因は Rubin ではありませんでした。

By Qualiteg プロダクト開発部