본 포스팅 한빛미디어의 <혼자공부하는 머신러닝+딥러닝(박해선 저)>를 요약 정리했습니다.


구글 코랩

구글 코랩(Colab)은 웹 브라우저에서 무료로 파이썬 프로그램을 테스트하고 저장할 수 있는 서비스이다.
즉, 클라우드 기반의 주피터 노트북 개발 환경이다.
또한 코랩은 웹 브라우저에서 텍스트와 프로그램 코드를 자유롭게 작성할 수 있는 온라인 에디터라고 할 수 있다.

  • 코랩 파일을 노트북 혹은 코랩 노트북이라 부름

텍스트 셀

셀(cell)은 코랩에서 실행할 수 있는 최소 단위이다.
셀 안에 있는 내용을 한 번에 실행하고 그 결과를 노트북에 나타낸다.

노트북을 사용하면 코드를 설명하는 문서를 따로 만들지 않고 코드와 텍스트 함께 담을 수 있다. 노트북 파일을 받으면 코드를 실행할 필요 없이 바로 확인 가능하다.

텍스트 셀에서는 HTML과 마크다운(Markdown) 혼용해서 사용 가능하다.
코랩에서는 제공하는 상단의 툴바 사용하면 다양한 형태로 꾸밀 수 있다.

  • 마크다운 형식은 Blog Post [Markdown Guide] 참고

코드 셀

코드 셀은 노트북의 세번째 셀로 코드 셀로 이동하면 코드와 결과가 함께 선택된다.

노트북

코랩은 구글이 대화식 프로그래밍 환경 주피터(Jupyter)를 커스터마이징 한 것으로 주피터 노트북이라 부른다.
코랩 노트북은 구글 클라우드의 가상 서버를 사용하는데,
구글 클라우드의 컴퓨트 엔진에 연결되어 있고 이는 서버 메모리(약 12기가), 디스크 공간(100기가)이다.
구글 클라우드의 가상 서버는 최대 5개의 노트북을 열 수 있다는 제한 사항이 있다.

JupyterLab 환경 설정

코랩에서 주피터 노트북을 사용하는 것 외에 아나콘다에서 주피터랩을 사용하여 실습하기 위해 이에 맞는 환경 설정을 한다.

1. 아나콘다 설치

아나콘다(Click)를 설치한다.


Anaconda Download

2. 주피터 랩 설치

설치가 완료된 아나콘다를 열고 주피터랩을 들어간다.


JupyterLab

첫 실행 화면에서 JupyterLab을 Launch한다. (주피터랩이 설치가 안되어있을 경우 따로 설치하기)

Start

위와 같이 시작하면 base환경으로 기본적인 수행이 가능하다.

NewLaunher

File - New Launcher로 새로운 파일을 만들고, Notebook 아래에 있는 Python3(ipykernel)을 클릭한다.

Rename

새로운 파일이 생성되었다면 Rename을 통해 각자 원하는 이름으로 수정하고 시작하면 된다.

3. 주피터랩에서 아나콘다 가상환경 연결하기

#1. anaconda prompt를 열어 가상환경을 생성한다.

conda create -n 가상환경 이름 python=파이썬 버전


 cd를 사용하여 가상환경을 사용할 폴더로 이동해 준다.

$ conda create -n mlstudy python=3.9.2


 가상환경 이름 : mlstudy, 파이썬 버전 확인 (cmd에서 python –version 명령 입력)


#2. 가상환경 활성화

conda activate 가상환경 이름

$ conda activate mlstudy


 앞부분이 (base)에서 (mlstudy)로 바뀐다.


#3. ipykernel 패키지 설치

conda install ipykernel


 주피터랩에서 가상환경을 연동할 때 필요한 ipkernel 패키지를 설치한다.


#4. ipkernel로 JupyterLab 커널 가상환경 추가

python -m ipykernel install –user –name 가상환경이름 –display-name 가상환경이름

$ python -m ipykernel install --user --name mlstudy --display-name mlstudy



#5. JupyterLab에서 가상환경 커널 연결

conda deactivate


 커널 추가가 완료되면 가상환경을 비활성화 해준다.
 이후, 주피터랩을 실행한다.

jupyter lab


 실행하면 아래와 같이 새로운 탭이 생성된다.

newtab
 Notebook 부분의 Pytohn3(ipkernel)로 들어가 mlstudy로 커널을 바꾸는 방법이 있고,
 또는 만들어진 mlstudy로 들어가 바로 새로운 런처를 생성해도 된다.


#6. 파일 생성

newLauncher
 전 화면에서 mlstudy(가상환경 이름)을 클릭하면 바로 mlstudy | Idle로 생성이 된다.
 Pytohn3(ipkernel)로 들어가면 밑 하단 부분에 Pytohn 3(ipkernel) | Idle을 클릭해
 새로 만든 가상환경으로 Select Kernel을 해준다.