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公開：2024-11-20

PyTorchがAnacondaチャンネルを廃止、メンテナンスコストと低いROIが背景でパッケージ管理システムの一本化へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• PyTorchがAnacondaパッケージの公開を停止へ
• メンテナンスコストが高く、ROIが見合わない判断
• 最終バージョン2.5以降は代替手段への移行が必要

PyTorchの公式Anacondaチャンネル廃止に関する詳細

PyTorch開発チームは、総メンテナンスコストの半分以上を占めるAnacondaパッケージの公開を2024年11月18日に停止することを発表した。PyTorchパッケージの総ダウンロード数のうちAnacondaからのものは5%未満にとどまっており、費用対効果の観点から公式チャンネルの維持が困難になっている状況だ。^[1]

開発チームはAnacondaのデフォルトパッケージに依存するパッケージの公開を終了し、PyTorch 2.5を最後のバージョンとすることを決定した。今後はdownload.pytorch.orgやPyPIからの公式Wheelパッケージの利用、もしくはconda-forgeからのpytorch-cpuやpytorch-gpuパッケージの入手を推奨している。

PyTorchのAnacondaビルドはWheelビルドと同じ時間を要するにもかかわらず、6倍のハードウェアリソースと8倍のコストが必要となっていた。また、pipとAnacondaのパッケージ管理システムの違いにより、開発者は2つのパッケージング形式の管理を強いられ、大きな負担となっていたのである。

PyTorchのパッケージ管理システム比較まとめ

パッケージ管理システムcondaについて

condaとはAnacondaが提供するパッケージ管理システムであり、データサイエンス向けのPython/Rパッケージを効率的に管理するためのツールである。以下がcondaの主な特徴となっている。

• 複数の環境を独立して管理可能
• 依存関係の自動解決機能を搭載
• バイナリパッケージの効率的な配布に対応

Anacondaパッケージはデータサイエンスコミュニティで広く活用されており、PyTorchの公式チャンネル廃止は大きな影響を及ぼす可能性がある。conda-forgeという代替手段は存在するものの、Windows対応などの一部機能では現行のAnacondaパッケージと完全な互換性を持たないことが明らかになっている。

PyTorchのパッケージング戦略に関する考察

PyTorchがAnacondaパッケージの公開を停止する決定は、開発リソースの効率的な活用という観点では理にかなっている。Wheelパッケージへの一本化により開発者の負担が軽減され、より多くのリソースを機能改善や品質向上に振り向けることが可能になるだろう。

一方で、データサイエンスコミュニティにおけるAnacondaの重要性を考えると、この移行には慎重な対応が必要となる。conda-forgeへの移行支援やWindows対応の改善など、ユーザーへの影響を最小限に抑えるための取り組みが求められているのだ。

今後はPyTorchのパッケージング戦略がデータサイエンス分野全体に与える影響を注視する必要がある。Wheelパッケージの改善やconda-forgeとの協力関係強化により、より効率的なエコシステムの構築につながることが期待できるだろう。

参考サイト

1. ^ PyTorch. 「PyTorch Deprecation of Conda Nightly Builds - release/packaging - PyTorch Developer Mailing List」. https://dev-discuss.pytorch.org/t/pytorch-deprecation-of-conda-nightly-builds/2590, (参照 24-11-20).

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