인공지능 을 위한 아나콘다 와 VS code 설치법

이 글은 인공지능 분야에 관심이 있는 개발자 및 학습자들을 위해 아나콘다와 Visual Studio Code(VS Code)를 설치하는 방법을 안내합니다.

아나콘다는 데이터 과학 및 머신러닝 작업을 위한 파이썬 배포판으로, VS Code는 강력한 편집기와 개발 환경을 제공하는 툴입니다.

아래에는 각각의 소프트웨어를 설치하는 방법을 순차적으로 안내하겠습니다.


목차

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인공지능 을 위한 아나콘다 와 VS code 설치전 참고 사항

아나콘다(미니콘다)나 VS코드 설치 전에 아무것도 설치하지 않았다는 가정하에 설치를 진행하고자 합니다. 또한 기준은 Windows 컴퓨터의 기준입니다. 또한 최소한의 설치만을 하여 가볍게 돌리는 것을 목적으로 합니다. ( 더 좋은 방법이 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다!)

아나콘다 란?

파이썬을 설치하고 사용하다보면 각 프로그램마다 요구되는 버전이 달라 난감할 때가 있습니다. 이때 가상의 환경을 여러개 만들어서 여러버전의 파이썬을 사용하기 위해서 필요한 것이 가상 환경인데 그중 파이썬 기반의 데이터 과학, 머신러닝, 인공지능 등의 가상환경을 만들어 주는 프로그램이 아나콘다 입니다. 또한 다음과 같은 주요한 특징이 있습니다.

  1. 패키지 관리자: 아나콘다는 파이썬 기반 패키지와 라이브러리들을 관리하고 설치할 수 있는 편리한 패키지 관리자를 제공합니다. 이를 통해 데이터 분석 및 머신러닝 작업에 필요한 다양한 도구와 라이브러리를 쉽게 설치하고 관리할 수 있습니다.
  2. 환경 관리: 아나콘다는 가상 환경을 효과적으로 생성하고 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 프로젝트 별로 독립된 환경을 구성하여 서로 다른 패키지 버전과 의존성을 관리할 수 있습니다. 이는 프로젝트 간 충돌을 방지하고 효율적인 작업을 지원합니다.
  3. 데이터 과학 도구와 라이브러리: 아나콘다에는 주요 데이터 과학 라이브러리인 NumPy, pandas, Matplotlib 등이 기본적으로 포함되어 있습니다. 또한 SciPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등 다양한 머신러닝 및 딥러닝 라이브러리도 쉽게 설치하여 사용할 수 있습니다.
  4. 크로스 플랫폼 지원: 아나콘다는 Windows, macOS, Linux 등 다양한 운영체제에서 동일한 환경을 구성하고 사용할 수 있도록 크로스 플랫폼 지원을 제공합니다.
  5. Jupyter 노트북: 아나콘다에는 Jupyter 노트북이 기본적으로 포함되어 있습니다. Jupyter 노트북은 코드, 텍스트 설명, 시각화 등을 하나의 문서로 통합하여 인터랙티브한 분석 및 시각화를 할 수 있는 환경을 제공합니다.

아나콘다를 설치하면 필요한 도구와 라이브러리를 편리하게 관리하고 사용할 수 있으며, 데이터 분석가, 머신러닝 엔지니어, 과학 연구자 등 다양한 분야의 사람들이 데이터와 모델을 다루는 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있게 됩니다.


아나콘다말고 미니콘다 설치하기

저는 무거운 아나콘다보다는 미니콘다를 조금더 선호하는데요 그 이유는 조금더 가볍기 때문입니다.

미니콘다?

미니콘다(Miniconda)는 아나콘다의 경량 버전으로, 아나콘다 배포판 중에서 필수적인 구성 요소만 포함하는 버전입니다. 아나콘다와 마찬가지로 미니콘다도 데이터 과학 및 머신러닝 작업을 위한 도구와 라이브러리를 제공하며, 가상 환경을 생성하고 패키지를 관리하는 기능을 제공합니다.

미니콘다의 주요 특징은 다음과 같습니다:

  1. 경량성: 미니콘다는 아나콘다보다 더 작은 크기로 제공되며, 필수 패키지만을 포함하고 있습니다. 이로 인해 설치 및 업데이트 시간이 빠르며, 자원 사용량이 적습니다.
  2. 패키지 관리: 미니콘다 역시 아나콘다와 동일하게 패키지 관리자인 conda를 사용하여 패키지를 설치, 업데이트, 관리할 수 있습니다.
  3. 가상 환경: 미니콘다는 가상 환경을 생성하여 독립된 프로젝트 환경을 구성할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 서로 다른 프로젝트 간의 패키지 충돌을 방지하고 효율적으로 작업을 진행할 수 있습니다.

미니콘다를 사용하면 더 가벼운 설치 과정과 더 빠른 실행 속도를 통해 필요한 기능을 최소한으로 유지하면서도 데이터 과학 및 머신러닝 작업을 수행할 수 있습니다. 프로젝트의 요구사항에 맞게 아나콘다와 미니콘다 중에서 선택하여 설치하고 사용하면 됩니다.

미니콘다 설치하기

우선 미니콘다 홈페이지 에 들어가줍니다.  자신의 컴퓨터에 맞는 미니콘다 다운로드 링크를 클릭해 줍니다.

인공지능 을 위한 아나콘다 와 VS code 설치법: 미니콘다 홈페이지

그리고 설치파일을 실행시켜 줍니다.

미니콘다 -설치진행 1
미니콘다 -설치진행 2
미니콘다 -설치진행 3
미니콘다 -설치진행 4 경로설정하기
여기서 경로를 지정해 줍니다. (저는 보통 이 경로를 바꾸지는 않고 설치를 진행 합니다. 이 경로를 복사해서 따로 보관해 두세요 )
미니콘다 설치진행
여기서 참고로 PATH는 환경변수로 나중에 지정할 것이기 때문에
체크하지 않습니다.
미니콘다 설치진행
미니콘다 설치완료

아까 복사했던 경로의 위치를 확인해 줍니다. 만약 복사 하지 않았다면 아래와 같이 아나콘다의 위치 확인해 줍니다.

미니콘다 저장위치
미니콘다 저장위치
미니콘다 저장위치
이 위치가 아나콘다가 설치된 위치입니다.

그 이후에 환경변수를 추가합니다.

환경변수 추가
환경변수 추가

일반 적으로 처음 설치시 경로를 변경하지 않았다면 경로는 아래와 같습니다.

C:\Users\사용자이름\miniconda3
C:\Users\사용자이름\miniconda3\Library\bin
C:\Users\사용자이름\miniconda3\Scripts

사용자이름 은 모든 컴퓨터가 다릅니다.

이제 설치가 제대로 되었는지 확인해 봅니다.

우선 CMD를 실행시켜 줍니다.

CMD 켜기
CMD 로 콘다 설치 확인하기

그후에 conda –version 을 입력하면 현제 콘다의 버전이 나오게 됩니다. 이렇게 나오면 설치가 완료된 것입니다. 나오지 않는다면 재부팅을 해보거나 환경변수를 제대로 추가했는지 확인해 주세요


VS code 란?

Visual Studio Code(VS Code)는 Microsoft에서 개발한 무료 오픈 소스 통합 개발 환경(IDE)입니다. 주로 소프트웨어 개발을 위한 편집기로 사용되며, 다양한 프로그래밍 언어와 확장 기능을 지원하여 프로젝트 개발을 효율적으로 도와주는 도구입니다. 아래는 VS Code의 주요 특징을 설명합니다:

  1. 경량성: VS Code는 경량 편집기로서 빠르게 실행되며, 필요한 확장 기능을 선택하여 사용할 수 있습니다. 이로 인해 자원 사용량이 적고 빠르게 작업을 수행할 수 있습니다.
  2. 다양한 프로그래밍 언어 지원: VS Code는 주요 프로그래밍 언어뿐만 아니라 다양한 언어를 지원합니다. 각 언어에 맞는 문법 강조, 자동 완성, 디버깅 등의 기능을 제공하여 다양한 개발 작업을 지원합니다.
  3. 확장 기능: VS Code는 확장 가능한 플랫폼으로, 사용자들이 다양한 확장 기능을 설치하여 기능을 확장할 수 있습니다. 이를 통해 언어 지원, 디버깅, 코드 포맷팅, Git 통합, 머신러닝 등 다양한 작업에 대한 확장이 가능합니다.
  4. 인텔리센스: VS Code는 자동 완성 및 코드 제안 기능을 포함한 인텔리센스를 제공하여 개발자가 효율적으로 코드를 작성할 수 있도록 도와줍니다.
  5. 통합 디버깅: 내장된 디버깅 기능을 통해 코드의 버그를 찾고 수정할 수 있습니다. 다양한 프로그래밍 언어와 플랫폼에서 디버깅을 지원합니다.
  6. 버전 관리: Git과 같은 버전 관리 시스템을 통합하여 코드의 버전을 관리하고 변경 내역을 추적할 수 있습니다.
  7. 테마 및 사용자 정의: 다양한 테마와 컬러 스킴을 제공하여 개발 환경을 원하는 스타일로 변경할 수 있습니다. 또한 사용자 정의 설정을 통해 개발 환경을 자신의 취향에 맞게 조정할 수 있습니다.

VS code 설치하기

VS code 프로그램 설치하기

이제 VS code를 설치 해 봅시다 우선 VS code 홈페이지 링크 를 따라 들어가 줍니다. 그런 다음에 Download for Windows 를 클릭해 VS code 를 다운받아 줍니다.

인공지능 을 위한 아나콘다 와 VS code 설치법: VS code 설치하기

미니콘다를 설치할 때와 같이 다음을 계속 눌러줍니다.

VS code 설치하기
VS code 설치하기
VS code 설치하기
VS code 설치하기
VS code 설치하기
VS code 설치하기
VS code 설치완료

자! 우선 기본적인 설치가 끝났습니다.
영어로 하는게 좋지만 익숙하지않으면 우선 언어를 한글로 바꿔주는게 편 할수 있습니다.

VS code 한글화하기

우선 네모네모 모양을 들어가줍니다. (Extensions 항목입니다.) – 검색창에 Language라고 검색을 해 주시고 아래와 같은 모양으로 한국어를 install 해 줍니다.

VS code 한글화 하기 설명 사진

그후에 VS code를 다시 켜 주시면 한글화가 완료 되었습니다.

VS code 터미널을 powershell이 아닌 CMD로 바꾸기

미니콘다나 아나콘다를 실행 시키려면 powershell 이 아닌 CMD로 실행 시키는 것이 좋습니다. 그 이유는 파워 쉘 같은 경우 VS code 로 실행시킬때 환경 변수를 선택하는데 어려움이 생길 수 있기 때문입니다.

우선 현제 기본터미널을 확인해 줍니다. 터미널 – 새 터미널을 실행시켰을때 Powershell 로 아래와 같이 뜬다면 CMD로 바꾸는 설정을 진행합니다.

VS code 터미널을 powershell이 아닌 CMD로 바꾸기
VS code 터미널을 powershell이 아닌 CMD로 바꾸기
VS code 터미널을 powershell이 아닌 CMD로 바꾸기
우선 파일 – 기본 설정 – 설정 에 들어가줍니다.
VS code 터미널을 powershell이 아닌 CMD로 바꾸기
그후 설정 검색창에 default profile windows를 검색해줍니다.
VS code 터미널을 powershell이 아닌 CMD로 바꾸기
그 후에 null로 되어있거나 Powershell 로 되어 있자면 Command Prompt로 변경해줍니다.
VS code 터미널을 powershell이 아닌 CMD로 바꾸기
다시 터미널 – 새 터미널을 실행시켜 주시면 CMD로 실행이 됩니다.

콘다 환경 만들기

이제 기본적인 설치는 끝났으니 환경변수를 만들어 봐야겠죠?

먼저 파일 – 폴더열기를 눌러줍니다. 원하는 폴더를 만들어 폴더 선택을 눌러줍니다.

콘다 환경 만들기
콘다 환경 만들기

우선 새로폴더를 만들어줍니다.

그후에 아무 파이썬 파일을 만들어줍니다. 저는 test.py로 만들었습니다.

콘다 환경 만들기

그러면 아래와 같이 파이썬 확장 프로그램을 설치하라는 문구가뜨면 파이썬을 설치해주시면됩니다.

콘다 환경 만들기

(만약 뜨지 않는다면 Extensions항목에서 설치해 주세요)

콘다 환경 만들기

이제 새로운 환경을 한번 만들어 보겠습니다.

우선 ctrl + shift + p를 눌러주시면 검색창이 하나뜨는데 여기에 ‘환경’을 검색해줍니다.

그러면 ‘python 환경 만들기’라는 항목이 뜨게 됩니다. 이 항목을 클릭 해주시고

콘다 파이썬 환경 만들기

Conda 를 클릭해 줍니다.

콘다 파이썬 환경 만들기

원하는 버전을 클릭해주시면

콘다 파이썬 환경 만들기

현제 폴더에 .Conda 폴더가 만들어지고, 여기에 환경이 설치가 완료됩니다.

콘다 파이썬 환경 만들기

자동으로 이폴더의 환경으로 선택이 되어지고 우측 상단의 실행버튼으로 파이썬 파일을 실행시켜주시면 파워쉘이 아닌 CMD를 이용해 현제 .Conda폴더안의 환경에서 파이썬파일이 실행시키게 됩니다. 

만약 환경을 바꾸고 싶다면 아래의 파이썬 버전(conda) 를 클릭해 주시면 다른 환경을 선택하실 수 있습니다.
여기서 .\라는 경로는 현제 폴더의 경로 즉 여기서는 TEST 폴더의 상대 경로를 나타냅니다.
그러므로 .\.conda\python.exe 라는말은 현제 TEST폴더안에 .conda 폴더안의 파이썬으로 실행시키라는 말이됩니다.

콘다 파이썬 환경 바꾸기

PIP 로 라이브러리 설치하기

파이썬 설치가 끝났다면 이제 라이브러리르 설치해 봐야 되겠죠?

테스트로 pip install numpy 설치해 보겠습니다.

그리고 현제 폴더안의 환경에서 라이브러리를 설치하고 싶으시다면, 현제 환경이 선택된 것을 확인한후 pip 를 이용해 설치를하시면 됩니다.

PIP 로 라이브러리 설치하기
PIP 로 라이브러리 설치하기

이렇게 위와 같이 정상으로 작동하게 됩니다.


주피터 노트북 실행 시키기

주피터 노트북이란?

주피터 노트북(Jupyter Notebook)은 데이터 분석, 머신러닝 모델 개발, 시각화, 문서 작성 등을 위한 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다. 주피터 노트북을 사용하면 코드, 텍스트 설명, 시각화 결과 등을 하나의 문서로 통합하여 인터랙티브하게 작업하고 공유할 수 있습니다.

주요 특징은 다음과 같습니다:

  1. 셀 기반 인터페이스: 주피터 노트북은 셀(cell)이라 불리는 단위로 코드와 문서를 작성합니다. 코드 셀에서는 Python, R, Julia 등 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 마크다운 셀에서는 텍스트, 수식, 이미지 등을 포함한 문서를 작성할 수 있습니다.
  2. 실행 가능한 코드: 코드 셀에 작성된 코드는 실행 가능하며, 실행 결과가 바로 아래에 출력됩니다. 이를 통해 코드의 실행과 결과 확인을 한 화면에서 바로 할 수 있습니다.
  3. 시각화 지원: 주피터 노트북에서는 Matplotlib, Seaborn, Plotly 등 다양한 시각화 라이브러리를 사용하여 그래프와 차트를 생성하고 인터랙티브하게 조작할 수 있습니다.
  4. 데이터 분석 및 실험: 데이터 분석 작업을 위해 데이터를 불러오고 전처리하며, 머신러닝 모델을 구축하고 실험을 수행하는 데 사용됩니다.
  5. 인터랙티브한 학습 및 공유: 주피터 노트북은 다른 사람과 코드와 결과를 공유하거나 원활하게 학습을 진행하는 데 유용합니다. 노트북 파일을 다른 형식으로 변환하여 공유하거나 웹으로 배포할 수도 있습니다.

주피터 노트북은 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 연구자 등 데이터와 코드를 효과적으로 통합하고 관리할 수 있는 강력한 도구로 폭넓게 활용되고 있습니다.

주피터 노트북 파일 (.ipynb파일) 실행시키기

주피터 노트북 시각화 하고 정리하기 너무 편리한 도구이죠, 이제 주피터 노트북파일을 만들어보고 한번 실행 시켜 보겠습니다.

우선 이전에 만들었던 폴더를 열어줍니다.

주피터 노트북 파일 (.ipynb파일) 실행시키기
주피터 노트북 파일 (.ipynb파일) 실행시키기

그리고 확장자명이 .ipynb라는 파일을 만들어줍니다.

주피터 노트북 파일 (.ipynb파일) 실행시키기

그리고 우측 상단의 커널 선택항목을 눌러줍니다.

주피터 노트북 파일 (.ipynb파일) 실행시키기

추천 확정 설치/사용 을 눌러 설치해 줍니다.

그리고 ipykernel 을 설해 줍니다.

주피터 노트북 파일 (.ipynb파일) 실행시키기

다시 커널 선택을 한 후 실행을 시키면 잘 실행이 되는 것을 알 수 있습니다.

이제 실행시켜 보면 실행이 잘되는것을 알 수있습니다.

주피터 노트북 파일 (.ipynb파일) 실행시키기

결론

“이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.”

지금까지 미니콘다(아나콘다의 경량화)를 설치하고, VS Code, 환경 만들기, 주피터 노트북까지 알아보았는데요, 설치 과정이 그리 간단한 것은 아니지만 차근차근 따라하고 익숙해진다면 그리 어렵지는 않을 것입니다.

이 글을 보고 따라 하셔서 아나콘다 환경 설치에 도움이 되셨으면 좋겠습니다.


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