코딩 이야기

Chapter 2. WSL2에 아나콘다 설치 후 가상환경 만들기

Chapter 1을 통하여 우분투 설치가 완료되었습니다! 우리는 이제 WSL2에 아나콘다를 설치하여, 아나콘다 가상환경을 통해 진행을 할거에요!

아나콘다 가상환경을 사용하는 이유는 아래와 같습니다!

1. 환경 격리: 가상 환경은 독립적인 공간으로, 특정 프로젝트에 필요한 특정 버전의 파이썬 및 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 이는 서로 다른 프로젝트들이 서로 다른 요구 사항을 가질 때 충돌을 방지하는 데 도움이 됩니다!

2. 의존성 관리: 프로젝트별로 다른 버전의 라이브러리가 필요할 수 있습니다. 아나콘다 가상 환경을 사용하면 각 환경에서 필요한 라이브러리와 그 버전을 관리할 수 있어, 의존성 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

3. 재현성: 프로젝트를 다른 시스템에서 실행할 때, 동일한 환경을 쉽게 재현할 수 있습니다. 이는 팀 작업이나 코드의 배포에 매우 유용합니다.

4. 시스템 보호: 시스템 레벨의 파이썬 환경을 변경하지 않고, 가상 환경 내에서 모든 작업을 수행함으로써 운영 체제의 중요한 부분을 보호할 수 있습니다.

5. 편리한 패키지 관리: 아나콘다는 데이터 과학과 관련된 다양한 패키지들을 미리 포함하고 있으며, 쉽게 설치 및 관리할 수 있는 도구를 제공합니다.

그러니 아나콘다 가상환경… 써야겠죠?

 

2-1. WSL2에 아나콘다 설치

1. 아나콘다를 설치하기 위하여, 구글에 아나콘다를 검색하여 공식 홈페이지에 접속하시기를 바랍니다..

2. Free Download를 누르면 아래와 같은 페이지가 뜨는데, 여기서 Linux 버전을 우클릭 한 뒤에, 링크 주소를 복사해주세요!

3. powershell을 실행한 후, 아래와 같이 명령어를 작성하여 실행하면 아나콘다가 다운로드 되기 시작합니다!

4. 아나콘다 다운로드가 완료 되었으면, 아래 명령어를 통해 아나콘다를 설치해주세요.

    
     sh Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
   

5. 명령어를 실행하면 다음과 같이 뜰텐데, 엔터를 클릭하고 쭉~ 내리시면 “Do you accept the license terms?” 이 나올텐데, yes를 적고 엔터 누르시면 됩니다. 그 후에 나오는 내용도 읽어보시고 yes 누르시면 됩니다. 그러고 나면 설치 완료!

6. 설치가 완료된 후에는 변경된 bashrc를 적용해야하기 때문에 아래 명령어를 입력해주세요.

    
     source ~/.bashrc
   

7. 그럼 이제 wsl을 킬때마다 자동으로 conda가 실행되는데, 저는 자동으로 실행되게 하고 싶지는 않기 때문에, 사용할 때만 conda가 실행되게 변경하도록 하겠습니다.

아래 명령어를 입력해주세요.

    
     conda config --set auto_activate_base false
   

conda를 실행하거나 끄는 명령어는 아래와 같습니다.

    
     conda activate //conda 실행
conda deactivate //conda 종료
   

2-2. 아나콘다에서 가상환경 만들기 

아나콘다 설치를 끝냈으니, 아나콘다에서 python 3.10.6 버전의 가상환경을 만들것입니다! 

1. wsl에서 conda activate로 가상환경을 실행한 후, 아래의 명령어를 입력해주세요.

    
     conda create -n python310 python=3.10.6
// conda create -n {원하는 가상환경 이름} python={python version}
   

그럼 아래의 이미지와 같이 뜰 텐데,  y를 누르고 엔터 누르시면 됩니다. 그럼 가상환경 설치 완료!

2. 아래의 명령어를 통해 가상환경이 잘 만들어져 있는지 확인해봅시다!

    
     conda env list
   

문제가 없다면 위의 이미지와 같이 base와 python310이라는 2개의 가상환경이 있을것입니다!

3. 이제부터는 아래의 명령어를 통해 가상환경을 실행시킬 수 있습니다!

    
     conda activate python310
   

실행 후에는 아래 이미지와 같이 우분투 사용자 계정 명 앞에 실행된 가상환경이 표시 될거에요.

이제 기본적인 환경 구축은 끝났네요!

딥러닝 사용을 위한 Cuda, Cudnn, pytorch 설치만 하면 문제없이 딥러닝 학습이 가능해질 것입니다! 그럼 다음 chapter 3에서 봐요~


<관련 글 링크>

Chapter 1-1. 윈도우에서 WSL2 설치

Chapter 1-2. WSL2에 우분투 설치

Chapter 1-3. C드라이브 용량이 부족한 사람을 위한 우분투 D 드라이브로 옮기기

Chapter 3. WSL 아나콘다에서 Cuda, cuDNN, Pytorch 설치하기

Chapter 4. Bert-VITS2 사전 준비 및 훈련 시작

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