我测试过只有创建conda环境安装python的时候直连速度快，其他情况只要国内源能找到安装包(找不到包，确实有这个包的话还是用直连)，都比直连快，我一般是创建环境直连下(不直连的话耗时要多50%左右，原因不知道)。直连传教的时候collecting 会一直转(如图)，用国内源创建，这里有时会卡住，有时卡很久

临时直连官方源创建环境

conda create -n train_ss python=3.10 --override-channels -c defaults -c conda-forge

通义千问给了一个错的命令，给了一个不存在的扩展名pytorch-cuda=12.6，又一次浪费了我的时间 20250830 1812

(train_ss) C:\Users\Administrator>conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.6
3 channel Terms of Service accepted
Channels:
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
 - defaults
Platform: win-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: failed
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:
  - pytorch-cuda=12.6
Current channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - defaults
To search for alternate channels that may provide the conda package you're
looking for, navigate to
    https://anaconda.org
and use the search bar at the top of the page.

The following packages are not available from current channels: pytorch-cuda=12.6

在用国内清华源安装时，pytorch torchvision torchaudio 能按照，但是pytorch-cuda=12.6 在清华源没找到可用的安装包。

(train_ss) C:\Users\Administrator>conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.6 -c pytorch -c nvidia
3 channel Terms of Service accepted
Channels:
 - pytorch
 - nvidia
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
 - defaults
Platform: win-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: failed

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:

  - pytorch-cuda=12.6

Current channels:

  - https://conda.anaconda.org/pytorch
  - https://conda.anaconda.org/nvidia
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - defaults

To search for alternate channels that may provide the conda package you're
looking for, navigate to

    https://anaconda.org

and use the search bar at the top of the page.



(train_ss) C:\Users\Administrator>d

国外直连也不行，还是没有pytorch-cuda=12.6。

通义千问给了一个错的命令，给了一个不存在的扩展名pytorch-cuda=12.6，又一次浪费了我的时间 20250830 1812

你描述的情况非常有趣，也反映了 Conda 在不同源之间切换时的一些实际问题。让我们深入分析一下，并提供一些优化建议。

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### ? 为什么直连官方源在创建环境时更快？

1. **元数据更新频率**：

- 官方源（`defaults`, `conda-forge`）通常有更频繁的元数据更新。

- 国内镜像源虽然速度快，但可能不是实时同步，导致某些包的元数据不完整或过时。

2. **网络稳定性**：

- 创建新环境时，Conda 需要下载大量元数据文件（如 `repodata.json`），这一步对网络稳定性要求很高。

- 直连官方源可能在网络链路上更稳定，尤其是在高峰期国内镜像源可能出现拥堵。

3. **并发请求处理**：

- 官方源服务器可能有更好的并发处理能力，能更快响应大量的元数据请求。

- 国内镜像源在高并发情况下可能会出现延迟或卡顿。 ...