[Linux] Install miniconda

Conda 기반 개발 플로우 (최초 세팅 → 오프라인 사용까지)

[1단계] miniconda 설치

# 리눅스용 설치
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 설치 중 경로는 ~/miniconda3로 추천
# 설치 후 적용
source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh

 

첫 번째 명령어 실행 : home directory 에 설치 완료

두 번째 명령어 실행 : Miniconda 설치 라이선스(TOS, Terms of Service) 내용. --More-- 메시지가 보이는 걸 보면, 페이지 단위로 출력되고 있어서 space(스페이스 바 ; 한 페이지씩 넘어감) 또는 enter(;한 줄씩 넘어감) 를 누르자.

첫 번째 빨간 네모 : yes, 두 번째 빨간 네모 : 'ENTER' 클릭 (설치 취소 하려면 'CTRL-C')

 

'yes' 입력. ; 여기서 yes 를 입력하면 .bashrc 에 자동 설정이 추가돼서 다음 로그인부터 바로 conda 명령을 쓸 수 있게 된다.

 

 
* Permission denied 에러 발생 시, 아래의 '더보기' 참조

 

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[2단계] 가상환경 만들기 + 필요한 패키지 설치

conda create -n myenv python=3.9 pip
conda activate myenv

 * python version 자신이 원하는 거 입력. ex conda create -n myenv python=3.11 pip
* 가상환경 이름은 myenv 대신 다른 문자 사용 가능

 
※ 필요한 패키지를 requirements.txt 에 다 넣어줘. (음성 처리, 모델 학습 등등)

requirements.txt

0.00MB

# tourch requirementx.txt 		# Linux 에서 파일 생성하기 (# 파일 들어가서 설치할 패키지 목록 입력해주자.)
pip install -r requirements.txt

 

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[3단계] 커널 등록 (VS Code, Jupyter에서 사용 가능하게)

python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"

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[4단계] (옵션) 오프라인용 패키지 캐시 확보

인터넷이 없는 상황에서, 만약 다시 패키지를 설치해야 하는 상황이 발생할 수도 있다. 그때 패키지 정보를 담은 .whl 파일만 있다면 패키지를 설치할 수 있다!

인터넷이 끊긴 환경에서도 필요한 패키지를 설치할 수 있게 미리 준비하는 것.

• 서버에 인터넷이 안 되는 경우 (보안, 방화벽 등)
• 재현 가능한 환경이 필요할 때 (연구, 논문, 기업 개발 등)
• 나중에 다시 설치할 일이 생길 때 네트워크 없이도 설치 가능
• docker나 conda 환경 없이 순수 pip로만 관리할 경우, 별도로 패키지를 캐시해두면 빠름

# pip 방법
mkdir -p ~/pip_pkgs
pip download -d ~/pip_pkgs -r requirements.txt

# conda 방법
# mkdir -p ~/conda_pkgs
# conda install --download-only -p ~/conda_pkgs numpy pandas matplotlib librosa

~/pip_pkgs 폴더에 .whl 파일 등 패키지 파일이 생김

의존성 패키지들도 함께 다운로드됨! (자동으로!)
이 파일을 어느 서버로든지 보내주면, 해당 서버에서 오프라인으로 해당 패키지를 설치할 수 있다!!

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[5단계] (옵션) 환경 백업 파일로 저장

• 환경에 설치된 모든 패키지의 정확한 버전 + 채널을 저장

# (방법1) pip 환경 : 환경 전체 백업
pip freeze > pkgs_requirements.txt 
# pip install -r pkgs_requirements.txt # 환경 복원 시 입력 # 다른 컴퓨터나 가상환경에서 동일한 환경을 재현할 때 # 또는, 현재 환경을 보존해두고, 버전까지 정확히 맞춰야 할 때

# (방법2) conda 환경 : 패키지 정확 버전 백업
# conda list --explicit > myenv.txt 
# 이렇게 저장한 파일은 재현 가능 # 환경 복원
# conda create --name newenv --file myenv.txt

# (방법3) conda 환경 : YAML 포멧으로, 환경 전체 백업
# conda env export > myenv.yml       # 읽기 편한 YAML 포멧
# 이렇게 저장한 파일은 다시 다음처럼 재현 가능 # 환경 복원
# conda env create -f myenv.yml

 

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✅ [인터넷 끊긴 이후 사용 방법]

• conda activate myenv → 기존처럼 사용 가능
• VS Code에서 .ipynb 열면 커널 "Python (myenv)" 선택
• 서버에서 (SSH) jupyter notebook 연결하여 커널 "Python (myenv)" 선택하는 자세한 방법은 아래 글 참조

Jupyter Notebook에서 가상환경 커널 연결하기

Jupyter Notebook에서 가상환경 커널 연결하기

 
 

• 이전의 [4단계]에서 만들었던, ~/pip_pkgs 폴더 안에 있는, 패키지 파일을 가져와서 → 설치하고 싶은 패키지(requirements.txt)를 오프라인으로 설치해보자.
  • 가상환경 안에 필요한 패키지를 오프라인으로 설치할 수 있게끔 [4단계]의 결과 파일에 설계되어 있다.

# pip 방법
pip install --no-index --find-links=~/pip_pkgs -r requirements.txt

# conda 방법
# conda install --offline --use-local -c file:///home/사용자명/conda_pkgs 패키지명