기존에 설치된 미니콘다와 파이토치를 깨끗하게 제거하고 처음부터 다시 설치하는 과정을 정리했습니다. macOS Apple Silicon(M1/M2/M3/M4) 기준이며, 기본 셸이 zsh라고 가정합니다.
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1. 기존 미니콘다 완전 삭제
1-1. 현재 상태 확인
삭제 전에 어떤 환경이 있는지, 미니콘다가 어디에 설치되어 있는지 확인합니다.
| conda env list conda info --base |
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1-2. (간편한 방법) 공식 uninstall 스크립트 사용
Miniconda v24.11.1 이후 버전에는 공식 제거 스크립트가 포함되어 있습니다. 먼저 설치된 버전과 스크립트 존재 여부를 확인합니다.
| conda --version ls $(conda info --base)/uninstall.sh |
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conda 버전이 24.11.1 이상이고 파일이 존재한다면 아래 명령으로 제거를 진행합니다. 버전 숫자를 확인하는 것보다 ls 결과로 스크립트 존재 여부를 직접 확인하는 쪽이 확실합니다. (설치 경로가 다르다면 1-1에서 확인한 경로로 바꿔주세요.)
이 방법을 사용하면 셸 초기화 해제와 디렉토리 삭제가 한 번에 처리되므로, 성공했다면 1-3~1-4를 건너뛰고 1-5로 이동하면 됩니다.
| conda deactivate$(conda info --base)/uninstall.sh --remove-caches --remove-config-files user --remove-user-data |
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Homebrew로 설치한 경우: conda info --base 결과가 /opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base처럼 나온다면 Homebrew Cask로 설치된 것입니다. 위 스크립트로 삭제한 뒤 Homebrew의 설치 기록도 함께 정리해줍니다.
| brew uninstall --cask miniconda |
ls 결과 "No such file or directory"가 나오는 구버전이라면 아래 수동 삭제 절차(1-3~1-4)를 따릅니다.
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1-3. (수동 삭제) 셸 초기화 설정 제거
conda init 시 .zshrc에 추가된 초기화 코드를 제거합니다. conda가 아직 동작하는 상태에서 실행해야 합니다.
| conda init --reverse |
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이 명령이 실패하거나 conda 명령 자체가 안 되는 상태라면, ~/.zshrc 파일을 직접 열어 아래와 같은 블록을 수동으로 삭제합니다.
| # >>> conda initialize >>> ... # <<< conda initialize <<< |
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1-4. (수동 삭제) 미니콘다 디렉토리 및 설정 파일 삭제
설치 디렉토리와 관련 설정 파일을 모두 삭제합니다. 설치 경로는 1-1에서 확인한 경로로 바꿔주세요.
| rm -rf ~/miniconda3 rm -rf ~/.conda rm -f ~/.condarc rm -rf ~/.continuum |
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pip 캐시까지 정리하고 싶다면 아래도 함께 실행합니다. (선택 사항)
| rm -rf ~/Library/Caches/pip |
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1-5. 터미널 재시작 후 확인
터미널을 완전히 종료했다가 다시 열고, 아래 명령이 "command not found"가 나오는지 확인합니다.
| conda --version |
command not found가 나오면 삭제 완료입니다.
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2. 미니콘다 재설치
2-1. Apple Silicon용 설치 스크립트 다운로드
| curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh |
주의: 반드시 arm64 버전을 받아야 합니다. x86_64 버전을 설치하면 Rosetta로 에뮬레이션되어 나중에 파이토치가 MPS(GPU 가속)를 인식하지 못하는 원인이 됩니다.
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2-2. 설치 실행
| bash Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh |
- 라이선스 출력되면 q 누르고 yes 입력 후 엔터
- 설치 경로: 기본값(~/miniconda3) 그대로 Enter
- conda init 실행 여부를 물으면 yes 입력
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2-3. 셸 설정 적용
터미널을 재시작하거나 아래 명령을 실행합니다.
| source ~/.zshrc |
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프롬프트 앞에 (base)가 표시되면 정상입니다.
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2-4. 설치 확인
| conda --version python -c "import platform; print(platform.machine())" |
platform.machine() 결과가 arm64로 나와야 합니다. x86_64가 나오면 잘못된 설치 스크립트를 받은 것이므로 2-1번부터 다시 진행합니다.
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2-5. (선택) base 자동 활성화 끄기
터미널을 열 때마다 base 환경이 자동으로 활성화되는 것이 싫다면 아래를 실행합니다. 터미널을 다시 실행해야 반영됩니다.
| conda config --set auto_activate_base false |
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3. 파이토치 설치
3-1. 전용 가상환경 생성
base 환경에 직접 설치하지 않고 프로젝트용 환경을 따로 만듭니다.
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그전에 최신버전에서 필요한 약관 동의를 위해 다음 명령을 차례로 실행합니다.
| conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r |
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이제 프로젝트용 환경을 생성하고 활성화 합니다. 프롬프트 앞에 (pytorch)가 출력됩니다.
| conda create -n pytorch python=3.12 -y conda activate pytorch |
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3-2. 파이토치 설치
macOS용 stable 릴리스에는 MPS(Apple Silicon GPU 가속) 지원이 기본으로 포함되어 있어 별도 옵션 없이 설치하면 됩니다.
pip install torch torchvision torchaudio
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3-3. 설치 및 MPS 가속 확인
파이토치가 제대로 설치되었느지와 MPS 가속이 가능한 상태인지 확인합니다.
| python -c " import torch print('PyTorch 버전:', torch.__version__) print('MPS 빌드 여부:', torch.backends.mps.is_built()) print('MPS 사용 가능:', torch.backends.mps.is_available()) " |
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세 줄 모두 정상 출력되고 MPS 사용 가능: True가 나오면 설치 완료입니다.
PyTorch 버전: 2.12.1
MPS 빌드 여부: True
MPS 사용 가능: True
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간단한 텐서 연산으로 실제 동작까지 확인해봅니다.
| python -c " import torch x = torch.rand(3, 3, device='mps') print(x) print('연산 장치:', x.device) " |
tensor([[0.9804, 0.2443, 0.7086],
[0.4200, 0.0728, 0.6751],
[0.9318, 0.0645, 0.7460]], device='mps:0')
연산 장치: mps:0
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4. 문제 해결
MPS available이 False로 나오는 경우
- Rosetta 에뮬레이션 파이썬 — 가장 흔한 원인입니다. python -c "import platform; print(platform.machine())" 결과가 x86_64라면 미니콘다를 arm64 버전으로 재설치해야 합니다.
- macOS 버전 — MPS 백엔드는 초기에 macOS 12.3 이상이 요구 조건이었지만, 최신 PyTorch(2.10 이상)는 macOS 14.0 이상을 요구합니다. sw_vers로 현재 버전을 확인하세요. macOS 12~13을 사용 중이라면 구버전 PyTorch를 설치해야 할 수 있습니다.
- macOS 26.x 사용 중인 경우 — 2026년 초 기준으로 macOS 26에서 특정 PyTorch 버전(2.10 등)이 MPS를 인식하지 못하는 버그가 보고된 바 있습니다. 이 경우 PyTorch 버전을 바꿔 설치해보거나 GitHub 이슈(pytorch/pytorch)에서 해당 macOS 버전 관련 최신 상황을 확인하세요.
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특정 연산에서 에러가 나는 경우
일부 연산은 아직 Metal 커널이 구현되지 않아 에러가 발생할 수 있습니다. 아래 환경변수를 설정하면 미지원 연산만 CPU로 자동 폴백됩니다.
PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python your_script.py
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