Miniconda es una instalación mínima de Anaconda: trae solo conda (el gestor de paquetes y entornos) y Python, sin los cientos de paquetes científicos que vienen con la distribución completa de Anaconda. La idea es que instales únicamente lo que vas a usar, entorno por entorno, en vez de cargar con todo desde el principio.

Instalación en macOS

Descarga el instalador correspondiente a tu chip desde la página oficial de Miniconda y corre el script. Para Apple Silicon (M1/M2/M3):

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

Para un Mac con procesador Intel, usa en cambio Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh.

Al terminar el instalador, cierra y vuelve a abrir la terminal (o corre source ~/.zshrc) para que los cambios en el PATH tomen efecto.

Nota: si en vez de Miniconda ves referencias a Miniforge, es básicamente lo mismo pero usa por defecto el canal conda-forge y tiene mejor soporte nativo para Apple Silicon — los comandos de conda que siguen abajo son exactamente los mismos en ambos casos.

Instalación en Linux

curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

Verificar la instalación

conda --version
conda info

Crear y gestionar entornos virtuales

Un entorno virtual de conda aísla los paquetes y hasta la versión de Python de un proyecto, para que no choquen con los de otro proyecto o con el sistema.

# crear un entorno nuevo con una versión específica de Python
conda create --name miproyecto python=3.11

# activarlo
conda activate miproyecto

# desactivarlo (vuelve al entorno anterior, normalmente "base")
conda deactivate

# listar todos los entornos que tienes creados
conda env list
# (también funciona conda info --envs)

# eliminar un entorno completo
conda remove --name miproyecto --all

Por defecto, conda activa automáticamente el entorno base al abrir una terminal nueva. Si prefieres que no lo haga:

conda config --set auto_activate_base false

Instalar paquetes

# instalar uno o varios paquetes en el entorno activo
conda install numpy pandas

# instalar desde un canal específico (muy común con conda-forge)
conda install -c conda-forge opencv

# ver los paquetes instalados en el entorno activo
conda list

# actualizar un paquete
conda update numpy

# actualizar conda mismo
conda update conda

Clonar y exportar entornos

Si quieres duplicar un entorno antes de probar algo riesgoso, o compartir exactamente tus dependencias con otra persona (o con un servidor):

# clonar un entorno existente
conda create --name miproyecto-copia --clone miproyecto

# exportar las dependencias a un archivo
conda env export > environment.yml

# crear un entorno nuevo a partir de ese archivo
conda env create -f environment.yml

Liberar espacio en disco

Conda va dejando paquetes descargados y cachés que ocupan espacio con el tiempo:

conda clean --all

Con estos comandos cubres el 90% del uso diario de conda: crear un entorno por proyecto, instalar lo que necesitas ahí, y mantenerlo aislado del resto de tu sistema.