この記事ではGoogle Colaboratoryでcondaを利用する2つの方法を紹介します。
概要
condaはpipのような、パッケージ管理用のコマンドです。colab上でライブラリをインストールする場合、通常pipを使えば足りることがほとんどです。しかし、誰かのgithubのコードを実行しようとする場合に、conda環境設定用ファイルが配布されているときは、condaを利用した方が便利なケースもあります。
そこで、以下ではcolab上でcondaを利用する方法を解説します。
Minicondaをインストールする方法
condaコマンドは、デフォルトのcolabでは使えません。そこで、condaコマンドを含むMinicondaのインストーラを取得し、colab上にインストールするのが一つ目の方法です。
!wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh !chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh !bash ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -f -p /usr/local
condacolabを利用する方法
condacolabというcolabでcondaを利用するためのライブラリも存在しています。こちらは、以下のコードを実行することにより、condaが利用可能になります。
!pip install -q condacolab
import condacolab
condacolab.install()
【参考】conda仮想環境の利用方法
最後に、特定のリポジトリをクローンして、仮想環境を構築し、スクリプトを実行するまでの流れの一例を紹介します。ここでは、https://github.com/amaru_ai/example.gitというリポジトリにenvironment.ymlという環境設定用のyamlファイルとrun.pyというpythonファイルが存在しているとします（仮のURLです。実際には存在しません）。
まず、リポジトリをクローンして、そのディレクトリに移動します。
!git clone https://github.com/amaru_ai/example.git %cd example
続いて、conda環境を構築します。
!conda env create -f environment.yml
仮想環境に入り、pythonファイルを実行します。
%%bash eval "$(conda shell.bash hook)" conda activate example_env python run.py
example_envは仮想環境の名前です。自分でつけることもできますが、通常はenvironment.ymlで指定されています。conda env createコマンド実行時のログに環境名が表示されるので、そちらを参照してください。
