ローカルAI開発にとって、Pythonの環境構築は分かれ道。
でも、直接Pythonをシステムにインストールすると
「ライブラリが混ぜり合ってしまう」「他のプロジェクトとバッティングする」
などの問題が起こりがちなんですよね…(というか実際自分はそれを知らずにここで詰まりました)
そこで Anacondaというものを導入しました。
Anacondaとは？
Anacondaとは何かというと、PythonやRの環境をまとめて管理できるプラットフォームです！
・特徴として…
・他の環境に影響しない様、プロジェクトごとの環境を分離
→仮想環境内で完結できるので、他の仮想環境には影響せず競合しない
・便利なライブラリ管理
・Jupyter Notebookなども使える
など、かなり便利な機能がそろっています。
なので、Pythonをそのまま入れるよりも、ずっとクリーンで楽。
しかも画像生成に使うComfyUIなどのツールは環境への依存性が高めなので、Anacondaのような分離環境は本当に重要な一手なんですね。
下手するとcomfyUIを入れた後に他の環境をそのまま構築しようとしたら、使う物同士が競合して環境が組めない、なんてことにもなりかねません。(というかなりました)
Anacondaのダウンロードとインストール
✅ Step1：公式サイトにアクセス
まずは、以下の公式サイトにアクセスしましょう。
ページを開いたら、自分のOSに合ったインストーラーを選択してください。
今回は Windows を想定して説明を進めていきます。
✅ Step2：インストーラーを実行
ダウンロードした .exe ファイルを実行すると、セットアップウィザードが起動します。
ここでは以下の設定をおすすめします：
- 「Add Anaconda to my PATH environment variable」にはチェックを入れない！
（トラブルの元になりやすいため） - 「Register Anaconda as my default Python」にはチェックを入れてOK
あとはそのまま「Next」連打で大丈夫です。
🔍 補足
インストール先を変更するなら、Uドライブなどの別ドライブに入れるとシステム領域が圧迫されなくておすすめ。
✅ Step3：インストール完了！
インストールが完了したら、Anaconda Prompt を起動できるようになります。
これが今後のコマンド実行のメイン窓口になります。
仮想環境の作成と管理：condaで安全に分離！
ローカルAI開発をやっていると、プロジェクトごとに使いたいライブラリやバージョンがバラバラなんてことは日常茶飯事。
そんなときに活躍するのが conda コマンドでの仮想環境作成です。
✅ Step1：仮想環境を作成する
以下のコマンドを Anaconda Prompt で実行してください：
conda create -n ai_env python=3.10
ai_envは環境の名前。自由に変えてOKです（例：local-aiなど）python=3.10はバージョン指定（ComfyUIなどのツールは3.10が無難）
環境を作るときは、必ずPythonのバージョンを明示するのがコツです。
✅ Step2：環境をアクティベート
環境を作ったら、以下で切り替え（アクティベート）できます：
conda activate ai_env
プロンプトの先頭に (ai_env) と表示されれば成功！
これで今後のライブラリインストールなどは、すべてこの環境の中だけで行われます。
✅ Step3：必要なライブラリを入れる
例えば pip を使って ComfyUI や PyTorch を入れる場合：
pip install torch torchvision torchaudio
conda環境の中なら、本体のPythonや他のプロジェクトに一切影響なしでガンガン試せます。
✅ Step4：環境の一覧と削除（管理）
作った環境を一覧で確認したいとき：
conda env list
不要な環境を削除したいとき：
conda remove -n ai_env --all
消すときはしっかり --all を忘れずに。
よく使うAnacondaコマンドと運用Tips集
これからAnacondaを使うのに、知っておくと便利なコマンドを最後にまとめておきます。
🔁 環境の切り替え
conda activate 環境名
複数の環境を使い分けている場合は、切り替えが重要。activate することで、その環境に切り替えて作業ができます。
💭 今の環境を確認
conda info --envs
今自分がどの環境にいるのか、またどんな環境を持っているのかが一覧で確認できます。
（アクティブな環境には * がつきます）
📦 ライブラリのインストール（conda）
conda install ライブラリ名
condaで提供されているライブラリなら、pip より依存関係が整っていて安心。
conda install numpy pandas matplotlib
みたいな感じでインストールすると良いです。
🧼 環境の完全削除
conda remove -n 環境名 --all
いらない環境を削除して、ストレージを整理したいときに。
💡 その他Tips
その他にも使えると便利なのが以下の2つです。
環境の複製をしたいとき：
conda create --name 新環境名 --clone 元環境名
ライブラリの一覧を書き出して再構築：
conda list --explicit > env.txt
conda create --name 新環境名 --file env.txtこの辺くらいは使えるとかなり便利かなと思います。
まとめ
Anacondaを使いこなせば、ローカルAI開発の環境トラブルはほぼゼロにできます。
環境の分離・整理・再現性、どれをとっても強力なので、これからのAI時代には欠かせない基盤ツールになるはずです！
コメント
Hi, this is a comment.
To get started with moderating, editing, and deleting comments, please visit the Comments screen in the dashboard.
Commenter avatars come from Gravatar.