몇 분 만에 Ubuntu에서 Anaconda 설정: AI 워크플로우 단순화

데이터 과학, 머신러닝, AI 프로젝트 관리와 관련하여 올바른 도구를 사용하면 큰 변화를 가져올 수 있습니다. Anaconda는 Python 기반 프로젝트의 패키지, 종속성 및 환경 관리를 단순화하는 강력한 라이브러리입니다. AI 모델 개발에 적극적으로 참여하고 있거나 데이터 과학 산업에 진출하기를 기대하는 초보자라면 Anaconda를 설치하면 사업을 시작하는 데 필요한 모든 것을 얻을 수 있습니다.

이 가이드에서는 설치 프로그램 스크립트를 사용하여 Ubuntu에 Anaconda를 설치하고 "conda" 환경을 초기화하여 구축을 시작하는 단계별 프로세스를 보여줍니다.

전제 조건

• 최소한 다음을 갖춘 가상 머신(예: NodeShift에서 제공하는 것):

  • vCPU 2개
  • 4GB RAM
  • 20GB SSD

• 우분투 22.04 VM

참고: 이에 대한 전제 조건은 사용 사례에 따라 매우 다양합니다. 대규모 배포의 경우 고급 구성을 사용할 수 있습니다.

Ubuntu 22.04에 Anaconda를 설치하는 단계별 프로세스

이 튜토리얼에서는 GDPR, SOC2 및 ISO27001 요구 사항을 충족하는 규모로 매우 저렴한 비용으로 고성능 컴퓨팅 가상 머신을 제공하는 NodeShift의 CPU 기반 가상 머신을 사용합니다. 또한 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하므로 초보자도 클라우드 배포를 더 쉽게 시작할 수 있습니다. 하지만 원하는 클라우드 제공업체를 자유롭게 선택하고 튜토리얼의 나머지 부분에서도 동일한 단계를 따르세요.

1단계: NodeShift 계정 설정

app.nodeshift.com을 방문하여 기본 정보를 입력하여 계정을 만들거나 Google/GitHub 계정으로 계속 가입하세요.

이미 계정이 있다면 대시보드에 바로 로그인하세요.

2단계: 컴퓨팅 노드(CPU 가상 머신) 생성

계정에 액세스하면 대시보드(이미지 참조)가 표시됩니다.

1) 왼쪽 메뉴로 이동합니다.

2) 컴퓨팅 노드 옵션을 클릭합니다.

3) 시작을 클릭하여 첫 번째 컴퓨팅 노드 생성을 시작하세요.

이러한 컴퓨팅 노드는 NodeShift의 CPU 기반 가상 머신입니다. 이러한 노드는 사용자 정의가 가능하며 필요에 따라 vCPU, RAM, 스토리지 등 다양한 환경 구성을 제어할 수 있습니다.

3단계: VM 구성 선택

1) 가장 먼저 보이는 옵션은 신뢰성 드롭다운입니다. 이 옵션을 사용하면 VM에 대해 원하는 가동 시간 보장 수준(예: 99.9%)을 선택할 수 있습니다.

2) 그런 다음 지역 드롭다운에서 VM을 시작할 지리적 지역(예: 미국)을 선택합니다.

3) 가장 중요한 것은 각 옵션의 막대를 밀어 워크로드 요구 사항에 따라 VM에 대한 올바른 사양을 선택하는 것입니다.

4단계: VM 구성 및 이미지 선택

1) 필수 구성 옵션을 선택하면 해당 지역에서 구성에 따라(또는 매우 유사한) 사용 가능한 VM이 표시됩니다. 우리의 경우 "전제 조건"에 가장 가까운 항목으로 '2vCPU/4GB/80GB SSD'를 선택하겠습니다.

2) 다음으로 가상 머신용 이미지를 선택해야 합니다. 이 튜토리얼에서는 Ubuntu에 Anaconda를 설치할 것이므로 Ubuntu를 선택하겠습니다.

5단계: 결제 주기 및 인증 방법 선택

1) 두 가지 청구 주기 옵션을 사용할 수 있습니다. 시간별, 단기 사용에 적합하고 종량제 유연성을 제공하며, 장기 프로젝트의 경우 월별 일관된 사용률과 잠재적으로 더 낮은 비용을 제공합니다.

2) 다음으로 인증 방법을 선택해야 합니다. 비밀번호와 SSH 키의 두 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 더 안전한 옵션인 SSH 키를 사용하는 것이 좋습니다. 만들려면 공식 문서를 참조하세요.

6단계: 세부정보 마무리 및 배포 생성

마지막으로 안전한 비공개 환경에서 클라우드 리소스(가상 머신, 스토리지 등)를 실행할 수 있는 격리된 섹션을 제공하는 VPC(Virtual Private Cloud)를 추가할 수도 있습니다. 지금은 이 옵션을 기본값으로 유지하고 있지만 필요에 따라 자유롭게 VPC를 생성할 수 있습니다.

또한 수량 옵션을 클릭하여 여러 노드를 한 번에 배포할 수도 있습니다.

그렇습니다! 이제 노드를 배포할 준비가 되었습니다. 구성 요약을 마무리합니다. 괜찮아 보이면 만들기를 클릭하여 노드를 배포하세요.

7단계: SSH를 사용하여 활성 컴퓨팅 노드에 연결

노드를 생성하자마자 몇 초 또는 몇 분 안에 배포됩니다. 배포되면 실행 중 상태가 녹색으로 표시됩니다. 이는 컴퓨팅 노드를 사용할 준비가 되었음을 의미합니다!

노드에 이 상태가 표시되면 아래 단계에 따라 SSH를 통해 실행 중인 VM에 연결하세요.

1) 터미널을 열고 아래 SSH 명령을 실행합니다.

(root를 사용자 이름으로 바꾸고 대시보드에서 복사한 후 ip 대신 VM의 IP를 붙여넣습니다.)

ssh root@ip

2) 경우에 따라 단말기에서 연결 전 귀하의 동의를 구할 수도 있습니다. '예'를 입력하세요.

3) 비밀번호를 묻는 메시지가 표시됩니다. SSH 비밀번호를 입력하면 연결됩니다.

출력:

8단계: Anaconda 설치 프로그램 다운로드

먼저 시스템에 Anaconda를 설치하는 데 도움이 되는 Anaconda 설치 프로그램을 다운로드해야 합니다. 설치 프로그램을 다운로드하려면 다음 명령을 사용하십시오.

1) 시스템 패키지 소스 목록을 업데이트하고 소프트웨어를 업그레이드하세요.

apt update && apt upgrade -y

출력:

2) 관리자가 아닌 사용자 추가

전체 시스템이 실수로 변경되는 것을 방지하기 위해 루트나 관리자가 아닌 사용자를 생성하고 해당 사용자 계정으로 모든 설치를 수행합니다.

데모 목적으로 "demo"라는 사용자를 생성하고 데모 사용자로 로그인하겠습니다.

(데모를 원하는 사용자 이름으로 교체)

adduser demo-user
usermod -aG sudo demo-user
su - demo-user

출력:

3) tmp 디렉토리로 이동

다음으로 tmp 디렉토리로 이동하여 작업 디렉토리에서 설치를 분리합니다

ssh root@ip

4) 설치 프로그램 다운로드

아래 명령을 사용하여 Anaconda를 설치하는 데 사용할 설치 스크립트를 다운로드하고 이름을 anaconda.sh로 바꿉니다

apt update && apt upgrade -y

출력:

9단계: 설치 프로그램 스크립트 확인

다음으로 아래 명령을 사용하여 다운로드한 스크립트의 체크섬을 가져옵니다.

adduser demo-user
usermod -aG sudo demo-user
su - demo-user

출력:

다운로드한 스크립트가 손상되지 않았는지 확인하려면 위 출력에서 ​​얻은 체크섬을 공식 Anaconda 웹사이트에서 제공한 체크섬과 일치시키세요.

위와 마찬가지로 목록에서 체크섬을 찾을 수 있으면 스크립트 파일을 사용해도 안전합니다. 그렇지 않은 경우 위 단계를 반복하여 스크립트를 다시 다운로드하세요.

10단계: Anaconda 설치

스크립트 확인 후 Anaconda 설치를 진행합니다.

1) 아래 명령을 사용하여 스크립트를 실행하여 설치를 시작합니다.

cd /tmp

출력:

참고: 위 명령은 자동 설치(비대화형)를 수행합니다. 즉, 설치 프로그램은 사용자가 기본 위치 및 라이센스 계약과 같은 "기본" 설정을 수락한다고 가정합니다. 따라서 패키지를 직접 설치합니다.

그러나 위치 경로를 지정하려면 다음 명령을 사용하여 대화형 모드에서 설치를 수행할 수 있습니다.

wget -O anaconda.sh https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

2) 아나콘다 초기화

비대화형 모드로 패키지를 설치했거나 대화형 모드로 설치했지만 자동 초기화 요청에 NO를 입력한 경우 다음 명령을 사용하여 Anaconda를 활성화하세요.

sha256sum anaconda.sh

대화형 모드로 다운로드하고 자동 초기화 프롬프트에 '예'를 입력하면 설치 후 자동으로 활성화됩니다. 변경 사항을 적용하려면 bash 파일을 새로 고치세요.

bash anaconda.sh -b

3) Anaconda 기능 추가

bash anaconda.sh

출력:

그런 다음 셸을 새로 고칩니다.

source <PATH_TO_CONDA>/bin/activate

4) 설치 확인

마지막으로 설치가 완료되어 Ananconda를 사용할 준비가 되었는지 확인해 보겠습니다.

ssh root@ip

출력:

이렇게 보이면 Anaconda 설치 및 초기화가 성공한 것입니다. 이제 새 터미널을 열 때마다 기본 환경이 자동으로 초기화되므로 콘다 기능을 직접 사용할 수 있습니다. 그러나 이 동작을 원하지 않고 대신 conda를 사용하기 전에 매번 수동으로 환경을 활성화하려는 경우 아래 명령을 사용하여 이를 비활성화하십시오.

apt update && apt upgrade -y

이제 콘다를 사용하고 싶을 때마다 먼저 "conda activate"를 이용해 기본 환경을 활성화한 뒤 콘다를 사용해 진행하시면 됩니다.

결론

Anaconda와 같은 강력한 Python 라이브러리를 설치하는 것은 데이터 과학 또는 기계 학습 워크플로를 강화하려는 모든 사람에게 중요한 단계입니다. 이 가이드는 효율적인 개발을 위한 환경 준비를 위해 Anaconda를 다운로드, 설치 및 활성화하는 과정을 안내했습니다. NodeShift에 Ubuntu 서버를 배포함으로써 우리는 최적화된 에너지 소비, 확장성 및 최신 워크로드에 맞게 맞춤화된 향상된 성능과 같은 추가적인 이점을 얻었습니다. NodeShift의 인프라는 원활하고 안정적인 설정을 보장하므로 Anaconda와 같은 리소스 집약적인 도구를 지속 가능하고 효율적인 방식으로 배포하는 데 이상적인 선택입니다.

NodeShift에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

• 웹사이트
• 문서
• 링크드인
• 엑스
• 불화
• daily.dev

위 내용은 몇 분 만에 Ubuntu에서 Anaconda 설정: AI 워크플로우 단순화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!