关于conda forge长时间solving的问题以及如何解决

长时间 “solving environment” 本质是依赖约束求解（SAT 搜索）在一个非常巨大的解空间里反复回溯。conda-forge 体量大、包有很多“变体”（不同 Python/ABI/BLAS/CUDA 版本等），再叠加“混用渠道”“规格不够具体”“大包（如 PyTorch/CUDA）”就容易让搜索爆炸。

下面给你一套速效排障 + 长期优化清单，按顺序做基本都能把求解从几分钟降到几秒～十几秒：

速效做法（优先试）

1. 换用更快的求解器

   conda install -n base conda-libmamba-solver
   conda config --set solver libmamba
   # 或直接用 mamba / micromamba（更快）：
   mamba create -n venv python=3.11 -c conda-forge
   

2. 只用一个渠道 + 严格优先级（推荐全用 conda-forge）

   conda config --set channel_priority strict
   conda config --remove channels defaults
   conda config --add channels conda-forge
   

   或在 environment.yml 最上面写：

   channels: [conda-forge, nodefaults]
   

3. 固定关键版本，减少组合爆炸

   • 在命令或 environment.yml 里明确：python=3.11、numpy=1.26.*、（用到的话）cuda-version=12.1、pytorch=2.4.* 等。
   • BLAS 建议固定：libblas=*=*openblas（conda-forge 默认是 OpenBLAS，固定能少很多分支）。

4. 用“最新索引”求解

   conda config --set repodata_fns "current_repodata.json"
   

   （让求解只看最新构建，通常大幅加速；若你要精确复现老版本，再切回完整 repodata.json 即可。）

5. 尽量新建环境，不做“大升级”

   • conda update --all 在大环境上常导致超慢；宁愿 conda create -n 新环境 … 再迁移项目。

持续优化（团队/项目配置）

• 最小可复现的 environment.yml（示例）

  name: cv-env
  channels: [conda-forge, nodefaults]
  dependencies:- python=3.11- numpy=1.26.*- pytorch=2.4.*- cuda-version=12.1        # 需要 GPU 时- libblas=*=*openblas- pip- pip:- your-extra-pkg==x.y.z  # 只能用 pip 的少量包放这里
  

  然后：

  micromamba create -f environment.yml
  

• 用 conda-lock 预解依赖，后续安装“无求解”直下包

  pipx install conda-lock   # 或 pip install conda-lock
  conda-lock lock -f environment.yml -p linux-64 -p osx-64 -p win-64
  conda create -n cv-env --file conda-linux-64.lock
  

• 减少与 pip 的交叉影响

  • 先把 conda 包都装好，再用 pip 补少数 wheel；避免用 pip 覆盖已有的 conda 依赖。

• 调试谁在拖慢求解

  # 观察回溯/冲突
  conda create -n tmp --dry-run -vvv -c conda-forge python=3.11 pytorch
  # 用 mamba 的依赖查询定位大扇出包
  mamba repoquery depends pytorch -c conda-forge
  mamba repoquery whoneeds openssl -c conda-forge
  

常见“卡死”成因对照

• 混用 channels（defaults + conda-forge） → 版本钉子不一致，反复回溯
  ✅ 只用一个渠道并设 strict
• Python/BLAS/CUDA 未固定 → 组合指数增长
  ✅ 固定 python/libblas/cuda-version
• 一次更新整个大环境 → 解空间巨大
  ✅ 新建干净环境或只升级必要包
• 老 solver（classic） → 算法慢
  ✅ 换 libmamba / mamba / micromamba
• 拉取完整历史索引 → 索引巨大
  ✅ 用 current_repodata.json