Python環境でのインストール方法（pip / conda）

前提条件

• Python 3.9 以上（PyPI 版 1.11.0 が公式に対応）

• CPU 版は Linux／macOS／Windows に公式ホイールあり。

• GPU 版は Linux x86-64 限定。CUDA ドライバ・ツールキットのバージョン整合が必須。

• 公式推奨は conda 経由の導入 – 特に GPU 版は依存解決が容易です。faiss.ai

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1. pip でのインストール

ポイント

1. 公式 PyPI パッケージは CPU のみ（v1.7.3 以降 GPU ホイール廃止）。GPU が必要な場合は

   • サードパーティ製ホイール（faiss-gpu-cuXX）

   • あるいは ソースからビルド（pip install --no-binary :all: faiss-cpu + FAISS_ENABLE_GPU=ON 環境変数）
     を選択します。pypi.org

2. Linux 以外で GPU を使う場合はビルド必須です（Windows/macOS 公式サポートなし）。

3. インストール後の動作確認：

bash
python - <<'PY'
import faiss, platform, sys
print("Faiss", faiss.__version__, "on", platform.system(), "with Python", sys.version.split()[0])
try:
    res = faiss.StandardGpuResources()
    print("GPU resources initialised – CUDA build OK")
except Exception as e:
    print("GPU not available:", e)
PY

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2. conda でのインストール

推奨ワークフロー

bash
# 例：GPU 版（CUDA 12.1）専用環境
conda create -n faiss_gpu python=3.11
conda activate faiss_gpu
conda install -c pytorch faiss-gpu cudatoolkit=12.1

• CPU↔GPU を同一環境に共存させない
  faiss-gpu は faiss-cpu の上位互換です。どちらか一方だけインストールしてください。faiss.ai

• 複数 GPU／異なる CUDA バージョンを扱う場合は環境を分けるとトラブルを避けられます。

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3. よくある問題と対策

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4. まとめ

• 手軽さ重視：CPU 版なら pip install faiss-cpu、GPU 版も含め依存を丸ごと解決したいなら conda が安全。

• 最新機能 + GPU：conda install -c pytorch faiss-gpu（CUDA 11/12 系を指定）。

• 細かいビルドオプションや macOS／Windows GPU：ソースビルド一択。

これで Python 環境への FAISS の導入は完了です。開発プロジェクトに組み込む前に、必ず簡単な検索テストを行い、CPU/GPU のどちらで動作しているかを確認してください。