가상환경(Virtual Environment)은 파이썬 프로젝트를 격리된 환경에서 실행할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 가상환경을 사용하면 각 프로젝트마다 독립적인 Python 환경을 구축하여 모듈 및 패키지의 충돌을 방지할 수 있습니다. 따라서 머신러닝 모델의 개발 및 관리에도 가상환경을 사용하는 것이 좋습니다.

아래는 파이썬 가상환경을 사용하여 머신러닝 모델을 관리하는 방법의 간단한 예시입니다.

1. 가상환경 생성
   • 터미널에서 아래 명령어를 실행하여 가상환경을 생성합니다.

   python -m venv myenv
   

2. 가상환경 활성화

   • 생성한 가상환경을 활성화합니다.

   • macOS/Linux:

   source myenv/bin/activate
   

   • Windows:

   myenv\Scripts\activate
   

3. 필요한 패키지 설치
   • 가상환경을 활성화한 상태에서 필요한 패키지를 설치합니다.

   pip install numpy pandas scikit-learn
   

4. 머신러닝 모델 개발 및 관리

   • 가상환경을 활성화한 상태에서 머신러닝 모델을 개발하고 관리합니다.

   • 필요한 Python 스크립트를 작성하거나 Jupyter Notebook 등을 활용하여 머신러닝 모델을 개발합니다.

5. 가상환경 비활성화(나감)
   • 모델 개발 및 관리가 끝나면 가상환경을 비활성화합니다.

   deactivate
   

가상환경을 사용하여 머신러닝 모델을 관리하면 다른 프로젝트나 시스템과의 충돌 없이 개발 및 관리할 수 있습니다. 또한 프로젝트를 공유할 때 필요한 패키지들을 가상환경 설정 파일(requirements.txt)로 관리하여 다른 환경에서 동일한 패키지를 설치하도록 할 수도 있습니다.

머신러닝 개발에 가상환경을 적극적으로 활용하여 모델의 관리가 용이하도록 해보세요!

참고 문서:

• Python 가상환경 가이드
• pip 사용법
• Jupyter Notebook