본 페이지는 conda를 활용한 가상환경을 이용하는 방법을 정리하기 위함으로 작성되었다.

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Python과 같이 버전의 업데이트가 잦은 경우, 버전의 다름으로 인한 충돌, 수많은 라이브러리의 설치들이 있을때 다양한 프로젝트를 작동시킬 방법이 없을까?

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What is Conda?

아래와 같이, 로컬상에 파이썬 패키지가 깔리는 것이 아닌, 내가 따로 만든 ai_example_env 라고 선언된 폴더내에만 파이썬 패키지들을 깔아 이용하는 방식

~/miniconda3/
    ├── bin/ ← base 환경의 python, pip 등
    ├── envs/
    │   ├── ai_example_env/
    │   │   ├── bin/python ← 이 환경 전용 파이썬
    │   │   ├── lib/python3.11/site-packages/ ← 이 환경 전용 패키지들
    │   │   └── ...
    │   └── 다른_환경들/...
    └── ...

Cmd.zip

How to use?! (include example :) )

  1. Download & Chack

    //download
    wget <https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh>
    // if wget도 없다면 sudo apt install wget
    bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
    // 까는 위치랑 잘 보고 설치바람 (Miniconda3)를 기준으로 서술함 위는
    
    //chack downloading for Miniconda3-----------------------------
    (base) ryung@ryung:~/Desktop/AI_example$ conda --version
    conda 25.9.1 //이렇게 체크가 가능!
    
  2. Make a workspace

    //make a workspace----------------------------------------------
    conda create -n ai_example_env python=3.11
    // 환경을 빌드하는 것으로 ai_example_env라는 환경을 생성하고 basic python은  3.11로 세팅
    
    conda activate ai_example_env
    // 이러면 이제 ai_example_env라는 환경을 실행하는 방식
    
    // if 환경에 들어왔는지 확인하고싶다면 
    1. 물론 터미널상에서도 보이긴함==> (ai_example_env) ryung@ryung:~/
    
    2. which python //이럴때 miniconda
    // e.g. /home/ryung/miniconda3/envs/ai_example_env/bin/python
    
    3. conda env list OR conda info --envs 
    //아래와 같이 환경구조를 알수 있음
    // # conda environments:
    // #
    // # *  -> active
    // # + -> frozen
    // base                     /home/ryung/miniconda3
    // ai_example_env       *   /home/ryung/miniconda3/envs/ai_example_env
    
    // if 환경자체를 다시 제거하고 만들고 싶다면
    conda remove -n ai_example_env --all