Pythonのパッケージ管理ツールuvをconda installでお試し

お疲れ様です。

今回はPythonのパッケージ・プロジェクト管理ツールのuvをconda環境でインストールして試します。先日conda installできることを知って試してみたいと思っていました。
conda-forgeで公開されており、2025年5月時点で公式の最新バージョンと同じ0.7.3をインストールすることができます。

anaconda.org

uvについて
上記の通りPythonのパッケージ・プロジェクト管理ツールです。 Rust言語で開発されており、パッケージのインストールが非常に高速なのが特徴です。また、パッケージ管理にはPython公式が推奨している形式であるpyproject.tomlを採用しているのも個人的に好きなポイントです。
インストールには、インストーラーで直接インストールするほか、pip installや今回紹介するconda installなど他のパッケージ管理ツールからもインストールが可能です。

docs.astral.sh

uvをインストール

早速インストールして試してみます。ちなみにMiniconda使用しています。

conda install uv

基本的なコマンドを実行してみます。プロジェクト作成～仮想環境作成まで。 "pyproject.toml"等のプロジェクトファイルや仮想環境の".venv"が作成されました。いつも通り使えますね！

uv init
uv sync

ライブラリをインストールしたい場合はuv add 〇〇を使用します。これを使うことでパッケージの依存関係も含めて記録されます。 numpyだと感じにくいかもしれませんがインストールはめちゃくちゃ速いです。

uv add numpy

uv + cudatoolkitをインストール

Anaconda(Miniconda)ではcudatoolkitをインストールすることもできます。 condaの仮想環境ごとにcudaバージョンを変えることができたりとすごく便利で私はよく使っています。今回はこれをuvと組み合わせて環境を作成してみます。

cudaのバージョンを使い分ける想定でcondaの仮想環境から作成します。作成のタイミングでuvとcudatoolkitをインストールしておきます。

conda create -n uv-cuda118 uv python=3.12 cudatoolkit=11.8

次に先ほどと同様にプロジェクト作成～uvの仮想環境作成まで実施します。

uv init
uv sync

uvの仮想環境をアクティブにします。".venv"の中のactivateファイルを実行します。

.venv\Scripts\activate

cudaが使えるか確認するため、試しにPytorchをインストールしてみます。 pytorchのインストールはちょっと特殊なようなので、以下のサイトを参考にpyproject.tomlを編集してインストールしました。

WindowsのuvでCUDA 12.4のPyTorchをインストールする

[project]
name = "uv-test"
version = "0.1.0"
description = "Add your description here"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.12"
dependencies = [
    "numpy>=2.2.5",
    "torch==2.5.0+cu118"
]

[tool.uv.sources]
torch = { index = "torch-cuda" }

[[tool.uv.index]]
name = "torch-cuda"
url = "https://download.pytorch.org/whl/cu118"
explicit = true

torch.cuda.is_available()でcudaが使えるか確認します。Trueが返ってきたらOK。