1. MiniConda
Anaconda는 데이터 분석과 AI 학습에 필요한 다양한 패키지를 한 번에 설치하고 관리할 수 있는 프로그램 관리 도구로, 창고와 같은 역할을 한다. 이를 통해 사용자는 필요한 도구들을 쉽게 설치하고 업데이트할 수 있다. 여러 프로젝트를 진행하다 보면 각 프로젝트마다 다른 버전의 라이브러리나 파이썬을 요구할 때가 많다. 이런 경우, 가상 환경이 유용하다. 가상 환경은 컴퓨터의 독립적인 가상 폴더와 같아서 각 프로젝트가 독립적인 공간을 가지며, 서로 다른 버전의 패키지들을 설치하고 사용할 수 있다. 예를 들어, 프로젝트 A에서 numpy 1.21이 필요하고 프로젝트 B에서 numpy 1.23이 필요할 때, 같은 환경에서 작업하면 버전 충돌이 일어날 수 있지만, 가상 환경을 사용하면 이런 문제를 방지할 수 있다. 가상 환경을 사용함으로써 프로젝트 간의 의존성 충돌을 피하고, 안정적인 개발 환경을 유지할 수 있으며, 실험적인 패키지를 사용할 때도 다른 프로젝트에 영향을 주지 않도록 관리할 수 있다. 이러한 기능들은 소프트웨어 개발과 데이터 분석, AI 학습 과정에서 필수적인 환경 관리의 효율성을 높여준다. 이를 위해 Anaconda와 Miniconda를 사용할 수 있다.
Anaconda와 Miniconda는 데이터 분석과 AI 학습을 위한 파이썬 배포판이지만, 그 목적과 구성에 차이가 있다. Anaconda는 마치 풀옵션 집과 같은 개념으로, 파이썬과 함께 데이터 분석, 머신러닝, AI 학습에 필요한 모든 패키지가 기본적으로 포함되어 있다. 이를 통해 사용자는 필요한 도구들이 이미 설치된 상태에서 즉시 작업을 시작할 수 있으며, 별도의 설치 과정 없이 빠르게 환경을 구성할 수 있다. 다만, 많은 패키지를 포함하고 있어 설치 파일 크기가 크고, 디스크 공간을 많이 사용할 수 있다. 반면, Miniconda는 빈 집과 같은 개념이다. 기본적인 구조만 갖추고 있어, 사용자 스스로 필요한 패키지를 선택하여 설치해야 한다. Miniconda는 최소한의 필수 도구만 포함되어 있어 디스크 공간을 절약할 수 있으며, 각 프로젝트에 맞게 필요한 라이브러리만 추가로 설치해 나갈 수 있다. 이러한 방식은 더 가벼운 환경을 제공하며, 사용자가 환경을 자유롭게 구성할 수 있는 장점이 있다. 따라서 프로젝트의 요구사항에 따라 최적화된 환경을 구축할 수 있는 유연성을 제공한다.
Miniconda — Anaconda documentation
The Anaconda or Miniconda page lists some reasons why you might want one installation over the other.
docs.anaconda.com
1. Visual Studio Code를 통해 Miniconda 가상 환경 생성
Visual Studio Code(VS Code)는 마이크로소프트에서 개발한 무료 오픈소스 코드 편집기로, 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며 확장성과 사용자 정의가 뛰어난 도구이다. 특히 Python 개발과 같은 데이터 과학 작업을 할 때 유용하며, 다양한 플러그인을 통해 기능을 확장할 수 있다. Miniconda는 Python 환경 관리와 패키지 관리를 위한 경량의 도구로, 복잡한 종속성 문제를 해결하기 위해 사용된다. VS Code는 Python과 Miniconda 환경을 통합하여 코드 작성, 실행, 디버깅 및 패키지 관리를 보다 효율적으로 수행할 수 있게 도와준다. 이를 통해 사용자는 코드 개발과 환경 설정을 손쉽게 관리할 수 있다.
Visual Studio Code - Code Editing. Redefined
Visual Studio Code is a code editor redefined and optimized for building and debugging modern web and cloud applications. Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows.
code.visualstudio.com
Miniconda를 설치하고 Visual Studio 터미널의 CMD를 연 후 공식 문서의 가이드라인을 따라 Miniconda를 install한다.
1) conda 버전 관리
conda 버전 확인
conda --version- 버전 업데이트
conda update conda
2) conda 가상환경
- 사용 가능한 파이썬 버전 확인
conda search python- 가상환경 생성
conda create -n <환경이름> python=3.10
# 예시
conda create -n my_env python=3.10- 가상환경 이동
conda activate <가상환경이름>
# 예시
conda activate my_env- 가상환경 벗어나기
conda deactivate
주피터 노트북은 웹에서 코드를 작성하고 실행할 수 있는 오픈소스 웹 어플리케이션이다. 미니콘다로 생성된 가상 환경에서 아래의 커맨드로 Jupyter notebook을 별도 설치할 수 있다.
>pip install jupyter
설치가 완료되었으면 프롬프트에서 다음 명령어를 통해 주피터 노트북을 실행할 수 있다.
>jupyter notebook
해당 명령어를 치면 웹 브라우저가 자동으로 열리면서 주피터 노트북이 실행된다. 만약 실행되지 않는다면, 직접 실행시켜야 한다. 웹 브라우저를 열고 프롬프트에서 나오고 있는 주소인 "localhost:8888"에 접속하면 된다.
Unable to create process using 'C:\Users\Jaehyun Byun\miniconda3\python.exe "C:\Users\Jaehyun Byun\miniconda3\Scripts\conda-script.py" env create --file environment.yml --name lstm_test'
이처럼 사용자명에 띄어쓰기가 있는 경우 콘다가 설치된 경로를 인식하지 못하는 오류가 있다. miniconda3를 C: 최상위 경로로 올리면 된다.