linux安装mamba

### 如何在Linux系统上安装Mamba

#### 准备工作
为了成功安装 Mamba，在开始前需确保 Linux 系统已经配置好 PyTorch 环境。这一步骤对于后续操作至关重要，因为 Mamba 的某些功能可能依赖于 PyTorch 提供的支持。

#### 更新并安装系统依赖项
更新当前系统的包列表，并安装构建所需的工具链：

sudo apt update && sudo apt install build-essential -y

此命令会刷新本地软件源缓存并安装编译代码所必需的基础组件集合[^2]。

#### 安装Python打包工具
接着，通过pip来安装一些用于处理 Python 包的实用程序：

pip install packaging wheel

这些工具可以帮助更好地管理和创建 Python 发布包，从而简化 Mamba 及其依赖库的安装过程。

#### 获取Mamba源码
从 GitHub 上克隆官方维护的 Mamba 仓库以及它的一个重要依赖 `causal-conv1d`:

git clone https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d.git
git clone https://github.com/state-spaces/mamba.git

进入刚刚下载下来的两个项目的目录内分别切换至稳定版分支（这里假设为v1.2.0），这样做可以保证获得经过充分测试过的版本而不是最新的开发快照:

cd causal-conv1d
git checkout v1.2.0
cd ../mamba
git checkout v1.2.0

#### 编译与安装Causal Conv1D模块
设置环境变量强制重新构建 C++ 扩展部分，即使它们已经被预编译过也一样执行完整的构建流程：

export CAUSAL_CONV1D_FORCE_BUILD=TRUE
pip install .

上述指令会在当前位置找到 setup.py 文件并据此完成整个因果卷积一维网络层实现方式的安装工作。

#### 编译与安装Mamba本身
同样的方法应用于 Mamba 主体部分，不过这次使用的环境变量名称不同：

export MAMBA_FORCE_BUILD=TRUE
pip install .

至此，就完成了基于源码形式的手动安装全过程。

另外一种更简便的方式是在已有 conda 或 miniconda 基础之上直接利用 conda 渠道快速部署 mamba：

conda install mamba -c conda-forge

这条简单的命令能够迅速获取最新发布的二进制发行版而无需经历繁琐的编译环节[^1]。