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Déploiement/Installation Python Discussion :

Problèmes avec PIP sur Apple Silicon M1


Sujet :

Déploiement/Installation Python

  1. #1
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    Par défaut Problèmes avec PIP sur Apple Silicon M1
    Bonjour à tous,

    J'ai acquis un macbook air M1 sur recommandation d'un de mes collègues pour faire du machine learning.
    Je cherche à utiliser venv et PIP pour créer mes environnements virtuels car je ne suis pas un grand fan de conda (et je trouve PIP bien plus pratique dans sa philosophie)
    Donc la création de l'environnement avec venv ok, mais quand je cherche à installer certains packages avec PIP j'ai des erreurs, notamment pandas, scipy et scikit learn.
    J'ai réussit à installer tensorflow via le fork d'Apple dans un environnement crée avec venv, mais donc pas les packages mentionnés plus haut..

    La solution trouvée est d'utiliser conda avec miniforge, là je peux installer les packages compatible osx-arm64 + récup les wheels tensorflow etc..(https://www.ai-buzz.com/18-steps-to-...1-macbook-2020) c'est faisable ça marche mais c'est un peu le bordel à chaque fois, vu que j'utilise un environnement unique à chaque projet et PIP et venv sont bien plus pratiques.

    Suis-je condamné à utiliser conda ou les packages comptatibles arm64 seront bientôt dispo via PIP ?

    J'avoue que je ne trouve pas de réponse bien convaincante sur le net, si vous pouvez m'aider je vous en serai éternellement reconnaissant.

  2. #2
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    Salut,

    pip n'est qu'un outil de distribution des packages. D'un côté vous avez les utilisateurs qui l'utilisent pour "installer" et de l'autre les développeurs qui mettent du code et des binaires (les wheels) à disposition (ou pas).

    Pour ce qui est des packages écrits en Python natifs, çà ne devrait poser aucun problème.

    Pour les autres, le passage d'une architecture AMD64 à ARM64, c'est des compilateurs, la constructions éventuelles de binaires spécifiques, des tests,... supposant équipements et montée en expertise des développeurs, du temps,...

    S'il y a plein de mainteneurs de numpy et certains agiles avec cette architecture, çà pourra être dispo. rapidement... Et si vous avez besoin du package lambda beaucoup moins doté en ressources, faire le boulot vous même est aussi une option.

    - W

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