이번 포스팅에서는 Coda 환경이 필요한 이유, 설치 방법, 환경 생성 및 삭제, 관리 방법에 대해서 정리해보겠습니다.
1. 왜 Conda 환경 설정이 중요한가?
개발자 A: "이거 코드 실행 안 되는데요? 분명히 scikit-learn을 설치했는데 버전이 다르다고 오류가 나요."
개발자 B: "아, 제 환경에서는 scikit-learn 0.24.2를 쓰고 있어요. 아마 버전이 맞지 않아서 그런 것 같네요."
개발자 A: "그럼 저도 같은 버전을 설치하면 되겠네요. 근데 다른 패키지가 깨지면 어떡하죠?"
개발자 B: "그래서 우리가 Conda를 쓰는 거죠. 환경을 만들어서 필요한 패키지를 한 번에 관리하면 재현성이 훨씬 좋아져요. 하지만 그래도 완벽하진 않아서, 정말 확실한 재현이 필요하면 Docker 같은 도구를 써야 해요"
🔻 확실한 재현성과 Docker의 필요성
Conda 환경을 사용하면 패키지와 라이브러리 버전을 일치시킬 수 있어 동일한 환경을 재현하는 데 유용합니다.
하지만 운영 체제의 차이, 시스템 종속성 등으로 인해 완전히 동일한 실행 환경을 보장할 수는 없습니다.
Docker는 이러한 문제를 해결하는 강력한 도구입니다. 컨테이너 내부에 OS, 라이브러리, 패키지를 포함하여 완전히 동일한 실행 환경을 유지할 수 있습니다. 따라서, 어떤 시스템에서 실행하더라도 동일한 결과를 보장할 수 있습니다.
결론: Conda는 개발 과정에서 패키지 및 가상 환경을 쉽게 관리하는 데 유용하지만 완벽한 재현성을 위해서는 Docker를 함께 활용하는 것이 좋습니다. 이후 포스팅에서 Docker를 활용한 AI 환경 구축 방법에 대해 다뤄보겠습니다.
AI 프로젝트 진행 시 다양한 라이브러리와 패키지를 설치해야 합니다.
하지만 라이브러리 간의 버전 충돌이나 시스템 종속성 문제로 인해 프로젝트 환경이 제대로 구축하기가 쉽지 않습니다.
기존에는 pip을 사용하여 패키지를 개별적으로 설치했지만 의존성 관리가 어렵고 충돌이 발생할 가능성이 높았습니다.
이에 반해 Conda는 가상 환경을 통해 패키지와 의존성을 체계적으로 관리할 수 있어 복잡한 AI 프로젝트에서도 안정적인 실행 환경을 보장합니다.
AI 프로젝트에서는 다양한 패키지와 복잡한 의존성 문제를 해결하기 위해 Conda를 사용하는 것이 좋습니다
2. 환경 준비 및 Conda 설치
🔻 Conda 설치 방법
Conda는 Anaconda 또는 Miniconda를 통해 설치할 수 있습니다.
- Anaconda: 다양한 데이터 과학 패키지가 포함된 배포판 (용량 큼)
- Miniconda: Conda와 필수 패키지만 포함된 경량 버전 (필요한 패키지만 설치 가능)
📌 Miniconda 설치 (권장)
- Miniconda 공식 사이트에서 최신 버전을 다운로드합니다.
- 운영체제에 맞는 설치 파일 실행 후 안내에 따라 설치합니다.
- 설치 완료 후, Conda 버전을 확인하여 정상적으로 설치되었는지 점검합니다.
conda --version
출력 예시:
conda 23.1.0
3. Conda 환경 생성 및 관리
🔻 새 환경 생성하기
AI 프로젝트마다 라이브러리 버전이 다를 수 있으므로, 프로젝트별로 독립적인 환경을 생성하는 것이 좋습니다.
conda create --name my_env python=3.9
- my_env: 생성할 환경의 이름
- python=3.9: Python 3.9 버전을 포함한 환경 생성
환경이 생성되면 다음 명령어로 활성화할 수 있습니다.
conda activate my_env
🔻 패키지 설치하기
conda install numpy pandas matplotlib
🔻 Conda와 Pip 설치 차이점
Conda 환경에서 패키지를 설치할 때 conda install과 pip install의 차이를 이해하는 것이 중요합니다.
비교 항목conda installpip install
| 패키지 출처 | Conda 패키지 저장소 | PyPI (Python Package Index) |
| 의존성 관리 | 자동 해결 | 수동 해결 필요 |
| 설치 속도 | 빠름 (바이너리 제공) | 느림 (소스 빌드 필요할 수도 있음) |
| 가상 환경 영향 | Conda 환경에 최적화 | 일부 경우 환경 충돌 가능 |
✅ 권장 방법: 가능하면 conda install을 사용하고 Conda에 없는 패키지만 pip install을 사용하는 것이 좋습니다.
설치 예제:
conda activate my_env
conda install numpy # Conda 패키지 설치
pip install some-package # Conda에 없는 패키지 설치
🔻 환경 내 패키지 목록 확인
conda list
🔻 환경 저장 및 공유 (YAML 파일)
환경을 저장하여 다른 개발자와 공유할 수 있습니다.
conda env export > environment.yml
다른 사람이 이 환경을 복원하려면 다음 명령어를 실행하면 됩니다.
conda env create -f environment.yml
🔻 requirements.txt를 사용한 패키지 설치
Pip 환경에서 많이 사용하는 requirements.txt 파일을 활용하여 Conda 환경에서도 패키지를 설치할 수 있습니다.
pip install -r requirements.txt
이 방법은 pip 기반 프로젝트를 Conda 환경에서도 실행할 때 유용하며 일반적으로 environment.yml을 사용하는 것보다 가벼운 설정을 제공합니다.
🔻 환경 삭제
사용하지 않는 환경은 삭제하여 관리할 수 있습니다.
conda remove --name my_env --all
4. requirements.txt vs environment.yml
✅ 두 파일의 차이점
비교 항목requirements.txtenvironment.yml
| 사용 도구 | pip | Conda |
| 패키지 형식 | 패키지만 명시 (버전 선택 가능) | 패키지와 의존성 포함 |
| 환경 재현성 | 다소 낮음 | 높음 |
- requirements.txt는 pip 기반 프로젝트에서 주로 사용
- environment.yml은 Conda 환경을 그대로 복제하는 데 유용
5. 결론
Conda를 활용하면 AI 프로젝트에서 안정적인 환경 관리, 패키지 충돌 방지, 빠른 설치 및 실행이 가능합니다.
특히, environment.yml을 활용하면 환경을 손쉽게 공유할 수 있어 협업에도 유리합니다.
Conda에 대해서 더 깊게 알기를 원하시는 분들은 아래 내용에 대해서 찾아보셔도 좋을 것 같습니다.
- Conda에서 GPU 기반 딥러닝 환경 구축하기
- Conda와 Docker를 활용한 AI 배포 자동화
- Pyenv, Virtualenv, Conda 비교 분석
지금까지 Conda 환경 설정 방법을 소개해 드렸습니다.
직접 실습해 보며 여러분들의 AI 개발 환경을 더욱 효율적으로 관리해보세요!