Python for ML-001 환경 구성#1

1. 머신러닝 학습 환경 구성 방법

Python 머신러닝 학습 환경 구성 방법은 다음 두 가지 방법을 고려할 수 있음

• 머신러닝 학습 환경 구성 방법

  방법	설명
  내 클라이언트에 패키지 설치	- 클라이언트 환경에 직접 설치 - 클라이언트 리소스 전체를 머신러닝에 사용 - 설치 될 패키지는 클라이언트 내에서 글로벌하게 사용
  가상환경 설정하기	- 프로젝트마다 격리된 환경제공 - 프로젝트 별 필요 패키지 설치가능 - 프로젝트 별 관리 가능

1.1 내 클라이언트에 패키지 설치 특징

“내 클라이언트에 패키지 설치” 방법은 PC에 패키지를 직접 설치하면서 관리측면, 호환성 측면, 다양성 측면에서 제약을 가짐

• 내 클라이언트 패키지 설치 방법 특징

  고려항목	특징
  관리 측면	한 가지 프로젝트 진행 시 문제 없으나 여러 개 진행 시 필요한 패키지 관리가 안 됨
  호환성 측면	- 이미 설치한 패키지의 버전과 프로젝트에서 필요한 버전과 상이한 경우 재설치 이슈 발생 - 설치 과정에서 버전 문제, 호환성 문제, 물리적인 환경상 제약으로 예기치 못한 문제가 작업 지연으로 작용
  다양성 측면	클라이언트 내에 여러 개 프로젝트를 구성할 수 없음

1.2 가상환경 설정하기

“가상환경 설정” 방법은 상대적으로 장점을 제공하므로 이번 학습에서는 가상환경 설정 방법을 사용함

• 가상환경 설정 방법 특징

  고려항목	특징
  관리 측면	상대적 편의성 제공
  호환성 측면	호환성, 버전 문제 해결
  다양성 측면	프로젝트 별 패키지 관리 가능

2. 가상환경 설정 방법

“가상환경 설정” 방법에도 세 가지 정도 있고 모두 장/단점이 있으나 여기에서는 좀 더 대중적인 conda의 최소 설치 버전인 miniconda를 사용

참고 가상환경에는 virtualenv, anaconda, miniconda 가 있음

3. miniconda 환경 구성

환경 구성 전에 pyhon 기반 AI 학습에 사용하는 Anaconda와 Miniconda의 차이는 아래와 같이 정의할 수 있음

3.1 ANACONDA

• 과학 계산용 Python 통합 배포판
• OpenSource 버전에서 Commercial 버전까지 다양하게 존재
• 공식 사이트

3.2 miniconda

• 파이썬 가상 환경 관리 패키지
• A free minimal installer for conda
• 공식 사이트

3.3 miniconda 설치

3.3.1 설치 파일 다운로드

• https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 접속

• 설치 파일 링크 주소 복사

  구분	URL
  MAC 용	https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
  Linux 용	https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

• 설치 파일 다운로드

  $ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
  --2020-12-19 00:49:02--  https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
  Resolving repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)... 104.16.131.3, 104.16.130.3
  Connecting to repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)|104.16.131.3|:443... connected.
  HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
  Length: 57112343 (54M) [application/x-sh]
  Saving to: ‘Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh’
  Miniconda3-latest-MacOSX-x86 100%[===========================================>]  54.47M  12.6MB/s    in 4.3s
  2020-12-19 00:49:06 (12.5 MB/s) - ‘Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh’ saved [57112343/57112343]
  

  참고 wget이 없는 경우 MacOS: sudo brew install wget, CentOS: sudo yum install wget, Ubuntu: sudo apt-get install wget으로 설치 후 진행함

3.3.2 설치 스크립트 실행

• MacOS 환경

  bash ./Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh   
  

• Linux 환경

  bash ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh   
  

• 실행 영상

4. 필수 패키지 설치

miniconda 설치가 완료되면 머신러닝 학습을 위한 필수 패키지를 설치 함

4.1 설치 대상

• 설치 대상 목록표

  설치 대상	설명
  Jupyter	데이터 분석을 위한 파이썬 IDE
  pandas	Python 데이터 분석 라이브러리
  NumPy	고성능 Array 처리 라이브러리
  matplotlib	데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지

4.2 설치

1. 가상환경 만들기

     conda create -n ml_scratch python=3.8 
   

   생성된 가상환경을 지우는 방법 rm -rf ~/miniconda3/envs/ml_scratch

2. 가상환경 활성화

     conda activate ml_scratch
   

3. jupyter 설치

     conda install jupyter
   

4. pandas 설치

     conda install pandas
   

5. matplotlib
   

     conda install matplotlib
   

6. 설치 영상

7. 설치 확인

   (ml_scratch)  summit@mac-pro  ~  python
   Python 3.8.5 (default, Sep  4 2020, 02:22:02)
   [Clang 10.0.0 ] :: Anaconda, Inc. on darwin
   Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
   >>> import numpy
   >>> import pandas
   >>> import matplotlib
   >>> exit()
   

   5. 마무리

• Python 기반 머신러닝 학습을 위해 miniconda 가상환경을 구성함
• Python 가상환경을 생성 및 전환하여 가상환경에 학습에 필요한 패키지를 설치하여 학습 환경 구성을 완료함