强烈推荐大家参考这篇文章，讲述的完整且全面。

Mamba 环境安装踩坑问题汇总及解决方法_error: could not build wheels for causal-conv1d, w-CSDN博客

我的环境是win10，Pycharm2019，miniconda，Python 3.10.14，cuda 11.8和对应的cudnn。

1、DIY本地安装

操作流程如下：

1. conda create -n your_env_name python=3.10.14
2. conda activate your_env_name
3. conda install cudatoolkit==11.8 -c nvidia
4. pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
5. conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-nvcc
6. conda install packaging
7. pip install causal-conv1d==1.1.1
8. pip install mamba-ssm

其中，第4步很重要，建议从pytorch下载安装，从国内源安装貌似包大小不一样。

Triton 、causal-conv1d、mamba_ssm-1.2.0.post1建议从上面的参考文献提供的链接下载。所需积分极少，但能少走很多弯路，这里特别感谢作者“yyywxk”。

最后，利用参考文献《 Mamba复现与代码解读_mamba代码-CSDN博客 》里的“demo推理”部分的代码，得到一样的输出，就实现了mamba在本地的安装。

2、现成的docker镜像

如果嫌麻烦，可以安装Ubuntu虚拟机，借助docker pull mamba镜像到本地，请参考 解决causal_conv1d和mamba_ssm无法安装 -＞ 直接使用Mamba基础环境docker镜像_causal-conv1d安装失败-CSDN博客 。注意修改docker为国内的源，这样速度能快一些，毕竟有4个超1G的文件和1个超4G的文件。拉取中突然卡住，一动不动只能重新拉取。多次这样的经历，会有点抓狂……

#### 安装 Miniconda 或 Anaconda 为了能够在 Win dows 10 上使用 mamba ，通常建议先 安装 Miniconda 或者完整的 Anaconda 发行版。Miniconda 是一个轻量级的 Python 环境管理和包管理系统，而 Anaconda 则包含了更多预配置的数据科学工具。 下载页面提供了针对不同操作系统的图形化 安装 程序以及命令行版本[^1]。对于 Win dows 用户来说，选择适合该平台的 .exe 文件并按照提示完成 安装 过程即可。 #### 安装 Mamba 一旦有了 Conda 的基础环境，在终端窗口（如 Command Prompt, PowerShell 或 Git Bash）里可以通过 pip 工具来快速获取最新发布的 mamba 版本： ```bash pip install mamba 另一种方法是从 conda-forge 渠道直接 安装 mamba : ```bash conda config --add channels conda-forge conda install mamba 这会自动处理依赖关系并将必要的文件加入到 PATH 中以便后续能够顺利执行 ` mamba ` 命令[^ 2 ]。 #### 使用 Mamba 创建新环境与 安装 软件包 创建一个新的虚拟环境可以隔离项目之间的库冲突问题，并且让 开发 更加灵活方便。下面是一个例子展示怎样利用 mamba 来建立名为 "myenv" 的全新 python 3.9 运行时环境： ```bash mamba create -n myenv python =3.9 激活这个新建好的环境之后就可以继续添加所需的其他组件了；比如 NumPy 和 Pandas 库： ```bash mamba activate myenv mamba install numpy pandas 以上就是关于如何在 Win dows 10 平台上设置好 mamba 包管理器的具体步骤说明[^3]。