기계학습 환경 설정

pyml.md

Codebasic (c) 2023

다음 문서는 아래 플랫폼별 기계학습 소프트웨어 라이브러리 설치 절차를 안내합니다.

플랫폼

1. Windows (x86-64bit)
2. 유닉스 계열 (Unix-Like)
   1. Mac (Apple Silicon/Intel x86-64bit)
   2. Linux (x86-64bit)

윈도우의 경우, 직접 설치보다는 환경 구성이 완료된 도커 사용을 권장합니다.

유닉스 계열 플랫폼은 직접 설치를 권장합니다.

Docker Desktop for Windows 설치

Docker Desktop은 무료로 설치가 가능하지만 상용 라이선스 소프트웨어입니다. 개인 및 중소 규모 조직은 무료로 사용할 수 있습니다.

정부 기관 및 대기업 환경에서 활용 시 라이선스를 검토하시기 바랍니다. 상용 라이선스 소프트웨어 설치와 활용에 대한 우려가 있는 경우, 직접 설치 절차를 진행하기 바랍니다.

https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install

요구사항

• Windows 10+ 64비트 (x86-64)
• WSL 설치

도커 컨테이너 실행

최초 실행 시, 약 680 MB 용량의 도커 이미지(codebasic/pyml) 다운로드가 실행됩니다.

$ docker run --name pyml -p 8888:8888 -it codebasic/pyml

직접 설치 (Native)

제시된 절차는 오픈 소스 라이선스 소프트웨어만을 활용하고 있습니다.

conda

Conda는 패키지 관리 프로그램입니다. 소프트웨어 버전과 의존성 관리에 활용합니다.

Windows

Miniconda Windows 다운로드 및 설치

Mac

아래 절차는 Homebrew 소프트웨어를 가정합니다.

$ brew install miniforge
$ conda init "$(basename "${SHELL}")"

터미널 세션 새로 시작 필요.

Linux

Miniforge 설치

$ wget -O Miniforge3.sh "https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh"
$ ./Miniforge3.sh
$ conda init "$(basename "${SHELL}")"

터미널 세션 새로 시작 필요.

기계학습 소프트웨어

파이썬 환경 생성

$ conda env create -f pyml.yml

pyml.yml (하단 첨부) 참조.

파이썬 환경 활성화

$ conda activate pyml

[선택적] Jupyter

코드 작성 환경 (IDE) Jupyter Lab 설치.

주의! 한글 사용자명. 예: C:\Users\성주

(pyml)$ pip install jupyterlab
(pyml)$ python -m ipykernel install --user --name pyml --display-name pyml

pyml.yml

name: pyml
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.9
  - pip
  - pip:
    - numpy
    - pandas
    - matplotlib
    - seaborn
    - scikit-learn
    - openpyxl
    - jupyterlab