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公园的一个更快的求解器:libmamba

3月16日,2022年
由市政团队

什么是新的?

公园团队很高兴地宣布将“Libmamba”作为新的依赖依赖性求助者的可用性!三家不同的公司致力于使此释放成为可能:盎司立堆,开发曼巴和libmamba;,将libmamba集成到公共区域;和蟒蛇,开发公共和管理整体努力。继续阅读以了解该项目的核心贡献者,为什么我们将Mamba的能力带入公共区域,以及如何开始加速您的工作流程。

libmamba经典比较

15S VS 91s:在同一Windows计算机上的新环境中运行“Conda安装scipy tensorflow”。

核心贡献者

  • 狼Vollprocht |盎司立堆狼是曼德斯州的开源公司盎司立场的首席技术官,在曼巴和朱柏特。他是公共锻造社区的核心成员,并有助于将数百个机器人套餐作为罗塞克项目的一部分。

  • JaimeRodríguez-Guerra |泛Jaime在生物技术中持有博士学位,并认为包装是可重复研究的支柱之一。他成为一名公园爱好者,同时在分子建模框架和机器学习管道上进行药物设计。

  • Filipelaíns|泛Filipe是Python Package Instice的成员,Pypa / Build工具的作者以及Arch Linux发行版的维护者。他正在努力改善Python包装生态系统并弥合Python包装下游之间的差距。

  • Tania Allard |泛Tania在计算建模中持有博士学位,是一个着名和多产的PyData社区成员。Tania是PSF(Python Software Foundation)的董事,并作为会议组织者(Jupytercon,Scipy,Pajamas,Pycon UK,Pycon Latam,Juliacon等)作为社区建设者(幽门,麻木作为Matplotlib和Jupyter的贡献者,以及作为正规演讲者和导师的贡献者。

  • jannis leidel |蟒蛇Jannis是一个SR.Anaconda的Conda团队的软件工程师,以前共同创立了Python包装权,该志愿者集团在十年上维护了Python编程语言的基本包管理软件。他目前在Python软件基金会的董事会上担任,并认为促进公园项目对于帮助越来越多的数据从业者社区至关重要。

为什么我们将曼巴求解器带到公园?

曼巴项目是一个快速,替代的公共客户,它被认为是广泛的采用,因为它的Libsolv求解器的实现是公共元数据的实现。在将Mamba Solver带到公共区域,该项目具有以下目标:

  • 将公园的解决速度提高50-80%*

  • 最大化向后兼容性,以便不打破任何当前功能

  • 构建其他人的插件基础架构以创建自定义索盘

  • 加强我们为社区需求提供服务的努力

*基于集成试验套件在Linux,MacOS和Windows上执行

Conda解决环境包依赖性的速度是对用户体验和公共附属的有用性的关键因素。熟悉公园的用户知道公寓拥有其上第窗口和缺点。一方面,它单手求解跨平台和包依赖性;另一方面,这种依赖性解析过程可能很慢,特别是随着公务员生态系统的发展,并且包依赖性已经变得更加复杂,具有众多可能的依赖性组合来考虑。

虽然MAMBA被宣传为公共区域的求解器,但功能差异存在一些差异,特别是在多年来的公园累积的边缘案件。在集成测试中出现的一些问题包括PIP互操作性,与Conda的包装和平台测试套件兼容,以及标志和更新配置分辨率。这就是为什么Anaconda与海运合作,致力于将Mamba的Libsolv Repository解析器和求解器集成到公共区域,而尽可能多地使用Conda来弥合使用Mamba求解器在使用中观察到的任何功能差异。

通过向后兼容性作为优先级,此Libmamba集成的目标是显着降低解决Conda包的时间而不更改现有的公共工作流程。

如何启用libmamba

Libmamba的这种实验释放是我们实施新求解器的概念证明。要使用libmamba,请在Conda基础环境中安装它,然后在安装其他包时将其指定为求解器:

  • 请务必更新至少4.12.0:
    公园更新-n基本公园
  • 安装Conda Libmamba Solver插件:
    公园安装-n base conda-libmamba-solver

要在Ad-hoc基础上使用libmamba进行实验,或者在不将其设置为默认求解器,您可以在命令行上运行以下内容:

Conda Create -N演示 -  oxpertivon-solver = libmamba  - 运行安装<某些包装>

作为实验释放,已经实施了匿名的自动调试日志记录(存储为您计算机上的本地日志文件),以解决使用常规问题管理系统可能出现的任何问题。当前版本将被采用,因为我们对社区收到的稳定性和反馈感到满意,因此采用持续改进,因此采用持续改进。提供的任何反馈都将大大加快利用Libmamba作为公务员的默认解决者。您可以在此提交任何问题github链接

请采取上面详述的步骤激活Libmamba求解器并使用现有的工作流程进行实验。Anaconda和海运团队将密切监控这些报告,以继续改善求解件的功能。

期待

通电话和蟒蛇正在托管一个三部分的网络研讨会系列,涵盖了Conda Solver逻辑,集成和测试过程,资料改变了Conda用户将体验,以及如何启用libmamba。点击这个链接观看Anaconda Nucleus上的首次亮相网络研讨会或注册加入海运和Anaconda下一个网络研讨会,在3月23日在2点左右生活,凌晨2点/ 11点。

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