Apple M1 Mac OS에 아나콘다 설치하기

아나콘다 (Anaconda)란?
데이터과학, 기계학습, 대규모 데이터 처리, 예측 분석 등의 과학 계산을 위해 사용하는 파이썬과 R 프로그래밍 언어의 오픈소스 배포판이다. conda라고 하는 패키지 관리 시스템을 통해 패키지 관리 및 배포를 편리하게 할 목적으로 만들어졌다.

 

머신러닝 프로젝트를 진행할 때 라이브러리 의존성 문제들로 골치가 아픈데, 이러한 것들을 깔끔하게 관리해 주는 도구이다.

아나콘다는 여러 개의 가상환경을 만들어 필요한 패키지들만 설치하여 사용할 수 있으며, 각각의 가상환경은 독립적으로 분리되어 있다.

 

아나콘다 설치

Windows, Mac, Linux OS를 지원하고 있으며, 이 글에서는 Apple M1 기반의 Mac OS에서 설치를 진행하는 방법을 정리한다.

 

Anaconda Installers: https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads

64-Bit(M1) Graphical Installer를 설치한다.

해당 사이트의 64-Bit (M1) Graphical installer를 클릭하여 설치를 진행하고, 완료 후 새로 추가된 anaconda 환경설정을 적용 후 version을 확인한다.

$ source ~/.bashrc
(base) $ conda --version
conda 4.13.0

 

아나콘다 및 package, pip등을 모두 update 한다.

(base) $ conda update conda
... 생략
Proceed ([y]/n)? y
... 생략
(base) $ conda update --all
(base) $ python -m pip install --upgrade pip

 

가상환경 생성 및 활성화

앞서 아나콘다를 통해 독립된 가상환경을 구축할 수 있다고 했다. 앞으로 실습해 볼 과제를 위한 별도의 가상환경을 다음과 같이 생성할 수 있다.

특정 python version의 conda 가상환경 생성 명령어
$ conda create -n [ENV_NAME] python=[python version]

 

python 3.8 version의 nlp_exam 이라는 이름의 가상환경을 생성한다.

 

(base) $ conda create --name nlp_exam python=3.8
...
The following NEW packages will be INSTALLED:
...
Proceed ([y]/n)? y  (상기의 package들이 모두 설치된다.)

 

다음과 같이 nlp_exam 이라는 이름의 가상환경이 설치된 것을 확인할 수 있다. base는 기본으로 설치된 가상환경이다.

(base) $ conda env list
# conda environments:
#
base          * /Users/donghyunkim/opt/anaconda3
nlp_exam    /Users/donghyunkim/opt/anaconda3/envs/nlp_exam

 

앞으로 작업할 nlp_exam으로 가상환경을 적용한다.

(base) $ conda activate nlp_exam
(nlp_exam) $

 

Jupyter Notebook

Python을 이용하여 머신러닝 프로그램을 진행하는 경우 웹브라우저에서 코드를 작성하고 실행해볼 수 있는 개발도구로 Jupyter Notebook을 사용한다. 다음 command를 통해 설치를 진행한다.

(nlp_exam) $ conda install jupyter
...
Proceed ([y]/n)? y
...
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

 

Jupyter notebook을 실행하면, Web 브라우저가 열리며, 실행한 위치의 file list가 보여진다.

(nlp_exam) $ jupyter notebook

쥬피터 노트북을 통해 작성된 코드의 확장자는 ipynb로 저장된다.

github에 오픈된 코드들 중 ipynb 확장자로 구성된 파일들이 쥬피터 노트북을 통해 작성된 코드라고 보면된다.

Jupyter Notebook을 통해 ipynb 파일을 연 화면