[AI 생존기 - 3일차 - 3] Jupyter Notebook 설정 (환경설정3)

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  👉 개요 주피터노트북 이라는 추가적인 도구를 들어보기만 하고 이번 강의를 들으면서 처음 설치해봤다. 사실 그럴 수 밖에 없는 이유가 엔지니어가 개발을 직접하는 것이 아니니... 이번에 처음 만지면서 우와~ 하면서  사용해봤다. 결국 공부안하고 놀았다는 것을 거창하게 변명하는 것이나 다름이 없는 것이다. 기본 사용방법 정리 글이나 올려야 겠다. ✅ Jupyter Notebook 설치  VSCode에서 확장 프로그램으로 설치가 가능하다. 아래의 사진 참고하면 된다. ⛓️ Jupyter Notebook 실행 커널이 선택이 되어 있지않아 입력한 코드가 실행되지 않는다. Jupyter Notebook 실행을 위한 커널을 설치해야된다. ⚙️ Kernel 설치 # jupyternotebook 커널 추가 uv add ipykernel --dev   📌 Kernel 설치 후 코드 실행 kernel을 추가한 후에는 정상적으로 코드 결과가 도출된다. uv project.toml에도 kernel이 추가된 것이 확인된다. 후후!! 여기까지 해서 환경설정 까지는 너무 딥하지 않게 공부를 마쳤다. 다음부터는 실제 해봐야 되는데 너무 무섭다. 내일부터 공포의 강의를 들어야 되니 오늘은 이만 마쳐야겠다.

[AI생존기 3일차 - 1] UV : 초고속 파이썬 패키지 관리툴 (환경설정1)

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👉 개요

한참 서버엔지니어로 필드에 나갈 당시는 API, 서버관리를 위해 npm을 사용하여 패키지를 관리했었다. Node.js에서
제공하는 패키지 관리방법이 항상 최선의 방법은 아니었으나 대부분 npm을 활용한 패키지 관리하기 용이하고 정리하기도
좋았었다. 그런데 파이썬에서도 패키지 관리를 위한 프로그램이 나왔다고 하니 너무 좋다. 다른 파이썬 관리 패키지 보다
성능도 우수하다고 하여 기대가 많이된다.







❓ UV를 사용하는 이유
 1️⃣ 기존의 파이썬 패키지 관리도구 대체
  • 패키지 설치도구인 pip보다 100배는 빠른 것 같음
  • 파이썬 가상환경(venv)를 직접 만들지 않아도 한번에 생성됨
 2️⃣ 전체 관리의 용이함
  • 가상환경 및 패키지 관리까지 한번에 관리가 가능함
  • 기존의 pip보다 오류도 적고 의존성 문제해결에도 용이해 보임


🚀 설치
 # ‼️ Mac OS, Linux
 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
 
 # 📎 Windows
 powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"




⚡️ 프로젝트 생성
 # Create Project
 cd Desktop
 uv init First-Project -- python 3.11






프로젝트까지 직접 생성하여 확인해봤는데 확실히 예전의 pip 패키지 관리 도구 부터 가상환경 생성까지 너무나 편리하게
사용이 가능했다. 이번 AI생존기 기록이 마무리 되어도 파이썬 패키지 매니저로 계속해서 UV를 쓸거 같은 예감이 든다.
위치: 대한민국 서울특별시

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[AI 생존기 2일차] AI는 파이썬이 필수

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  호기롭게 1일차 글을 적고 공부를 시작했지만 AI를 공부시작을 했지만 처음부터 개박살이 나버렸다. AI를 본격적으로 공부하기 위해서는 파이썬이 필수로 알고 있어야 공부를 할 수 있었다. 그래서 원래 계획했던 2주 계획은 강제로 5주로 늘어났다. 🎯 AI생존기를 위한 공부 언어 - 파이썬 데이터베이스 - MySQL OS - Linux Git - Github (버전관리) 3일차 부터는 열심히 AI 공부하면서 파이썬은 별도의 글로 정리해서 적어야 겠다. 다행이도 MySQL, Linux는 엔지니어 업무에서도 항상 사용하고 있어서 다행이다. 휴..  일단 목표는 기본 파이썬을 공부하면서 AI 공부 내용도 같이 일기로 적는 것이 목표다. 잘 되어야 되는데... 5주 뒤에 목표한 내용을 이루고 글을 볼 수 있으면 좋겠다.
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[AI 생존기 - 3일차 - 2] UV 파이썬 패키지 매니저 활용 (환경설정2)

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👉 개요 AI에 대해서 전혀 알지 못하는 상태에서 결국 강의를 수강했다. 여러개의 강의 중 외국인 쌤이 강의를 하는 "노마드코더" 라는 사이트에서 AI 강의를 수강하여 시작하고 있는데 내용이 굉장히 알찬 것 같다. 타 강의는 1 ~ 2개의 프레임워크로만 AI에 대해서 알려주는데 비해 여러개의 프레임워크를 가지고 강의를 하는 것이 너무나 매력적이었다. 거기다가 직장인에게는 너무 많은 강의 시간은 부담이 있는데.. 여기는 15시간으로  강의 시간도 준수하였다. 앞으로는 강의 들은 내용을 여기에서 일기처럼 기록해보도록 하겠다. ‼️ Project 생성 UV 명령어로 Project 생성하고 나서 node의 package.json과 비슷하다. UV로 생성한 프로젝트는 아래의 사진에서 확인이 가능하다. (VSCode) ⚡️ pyproject,.toml node의 package.json 파일처럼 패키지 관리하는 기능을 담당한다. 패키지 추가 시 venv(가상환경)과 uv.lock(종속성 관리파일)이 자동 생성된다. ⚡️ 패키지 설치 uv add 'django>=4.0' uv add 'numpy==1.24.3' 🧠 uvlock 명령어 uv명령어로 추가한 패키지의 의존성 파일을 자동으로 추가하는 파일이다. uvlock을 확인하면 추가한 패키지의 의존성 목록이 정리되어 있다. 🪄 추가한 패키지 설치 # ⚡️ 추가한 패키지 설치 uv sync ❌ 설치한 패키지 삭제 .venv(가상환경), uvlock 파일을 삭제하면 된다. 🗂️ PIP vs UV # ❌ 예전방법 source .venv/bin/activate python main.py # ✅ UV 매니저 사용 uv run python main.py 드디어 앞의 소개했던 UV 매니저 도구를 통해 패키지를 추가 및 설치까지 진행해봤다. 역시 처음할 때가 제일 재미있으면서도 시간이 오래걸린다.
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