本文主要是介绍conda创建虚拟环境太慢，Collecting package metadata (current_repodata.json): failed，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
(省流版：只看加粗红色，末尾也有哦)
平时不怎么用conda，在前公司用服务器的时候用的是公司的conda源，在自己电脑上直接用python创建虚拟环境完事儿，所以对conda的配置并不熟悉~~【狗头】。但是python虚拟环境的最大缺点自然是只能用一个python版本，多版本的时候就不方便。
接下主要是解决conda创建虚拟环境慢的问题，如果配置的不专业请指点！
如果直接用conda国外的源，那肯定会慢，所以切国内源，之前我也是这么做的，但仍然非常慢。当时用的就是清华源。
直接修改conda配置文件：C:\Users\<YourUserName>\.condarc
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud- Windows 用户无法直接创建名为
.condarc的文件，可先执行conda config --set show_channel_urls yes生成该文件之后再修改。
接下来试一下，执行：
conda create -n internlm python==3.10 -y
过了N久，失败了
我特意在浏览器里去下载了一下：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/current_repodata.json
这个文件也就6M多，但下载的灰常慢。有可能如果延长一下超时时间啥的，也可以继续安装。但我想找个更快的方式，有可能清华源用的人太多了，所以慢？
故去搜索了一下，有人说用中科大源(https://mirrors.ustc.edu.cn)
那就直接全替换一下？
这些链接也确实都能访问，再试一下，结果说不可访问或者无效。
故直接用浏览器访问一下:
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
能访问啊，但你会发现域名变了，自动变成北京外国语大学的镜像站了。有可能是中科大并没有conda源，所以给你重定向了一下。难道conda里面不允许这样？配置的源的域名不允许变？
那干脆直接改成北京外国语大学的吧。
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
再一试，快到飞起，立马就创建好了！
这篇关于conda创建虚拟环境太慢，Collecting package metadata (current_repodata.json): failed的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
