M1 macOS下创建Conda环境失败：出现ResolvePackageNotFound错误

在M1 macOS设备上部署Stable Diffusion，已通过以下命令成功安装Miniconda3：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh 
bash Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh

执行conda env create -f environment.yaml创建环境时，触发如下依赖解析错误：

ResolvePackageNotFound:
  - python=3.8.5
  - cudatoolkit=11.3
  - pip=20.3
  - torchvision=0.12.0

使用的environment.yaml内容如下：

name: ldm
channels:
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8.5
  - pip=20.3
  - cudatoolkit=11.3
  - pytorch=1.11.0
  - torchvision=0.12.0
  - numpy=1.19.2
  - pip:
    - albumentations==0.4.3
    - diffusers
    - opencv-python==4.1.2.30
    - pudb==2019.2
    - invisible-watermark
    - imageio==2.9.0
    - imageio-ffmpeg==0.4.2
    - pytorch-lightning==1.4.2
    - omegaconf==2.1.1
    - test-tube>=0.7.5
    - streamlit>=0.73.1
    - einops==0.3.0
    - torch-fidelity==0.3.0
    - transformers==4.19.2
    - torchmetrics==0.6.0
    - kornia==0.6
    - -e git+https://github.com/CompVis/taming-transformers.git@master#egg=taming-transformers
    - -e git+https://github.com/openai/CLIP.git@main#egg=clip
    - -e .

错误根源是原配置文件针对NVIDIA CUDA环境编写，而M1 macOS基于ARM架构，依赖Apple Metal加速而非CUDA，需修改配置适配Apple Silicon：

1. 移除CUDA依赖：删除cudatoolkit=11.3，M1无需CUDA组件。
2. 替换ARM兼容的版本号：
   • Python：原3.8.5在ARM版Conda源中无适配包，替换为python=3.10（Apple Silicon支持的稳定版本）
   • Pip：更新为pip=23.0，确保兼容ARM架构
   • PyTorch系列：替换为Apple Silicon适配版本，如pytorch=2.0.0、torchvision=0.15.1、torchaudio=2.0.1
   • Numpy：更新为numpy=1.24.3，解决版本兼容问题
3. 调整源优先级：将conda-forge置于channels首位，该源提供大量ARM兼容包。

修改后的environment.yaml示例：

name: ldm
channels:
  - conda-forge
  - pytorch
  - defaults
dependencies:
  - python=3.10
  - pip=23.0
  - pytorch=2.0.0
  - torchvision=0.15.1
  - torchaudio=2.0.1
  - numpy=1.24.3
  - pip:
    - albumentations==0.4.3
    - diffusers
    - opencv-python==4.1.2.30
    - pudb==2019.2
    - invisible-watermark
    - imageio==2.9.0
    - imageio-ffmpeg==0.4.2
    - pytorch-lightning==1.4.2
    - omegaconf==2.1.1
    - test-tube>=0.7.5
    - streamlit>=0.73.1
    - einops==0.3.0
    - torch-fidelity==0.3.0
    - transformers==4.19.2
    - torchmetrics==0.6.0
    - kornia==0.6
    - -e git+https://github.com/CompVis/taming-transformers.git@master#egg=taming-transformers
    - -e git+https://github.com/openai/CLIP.git@main#egg=clip
    - -e .

4. 执行安装与验证：
   • 运行修改后的配置创建环境：conda env create -f environment.yaml
   • 激活环境：conda activate ldm
   • 验证Metal加速支持：执行python -c "import torch; print(torch.backends.mps.is_available())"，输出True即表示配置生效。

若部分pip包安装失败，可尝试pip install --no-cache-dir [包名]绕过缓存问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hoff