[GCP] Computing Engine에 Python 분석 환경 구성하기(1)

2022. 1. 16. 00:07·AI Study/etc
반응형

저번 글에서는 Google Cloud Platform에 대한 설명과, Computing Engine 인스턴스를 생성하는 것에 대해서 포스팅했다. 

▼ 이전 글 보러가기

 

[GCP]Google cloud platform 가입하기

저번 포스팅에서 구글 클라우드 플랫폼에 대한 간략한 소개를 했었다. [GCP] google cloud platform에 대하여 최근에 구글클라우드플랫폼(google cloud platform)을 사용할 일이 있어 찾아보게 되었고, 대체

everywhere-data.tistory.com

 

 

[GCP] Google Cloud Platform Compute Engine VM 생성하기

오늘은 GCP에서 Compute Engine을 이용해 가상 머신을 생성하는 작업을 알아보고자 한다. google cloud platform 가입하는 방법은 이전 포스팅에 작성해 두었으니 참고하면 된다. 2021.12.12 - [Study/etc] - [GCP..

everywhere-data.tistory.com

오늘은 구글 클라우드 플랫폼 위에 python을 설치하고 jupyter notebook을 실행해 보려고 한다. 

 

1. 아나콘다  파이썬 다운로드 및 설치하기

우선 아나콘다를 이용해 파이썬을 설치하는 것은 손쉽게 가능하다. 그냥 설치하는 것보다 아나콘다를 설치할 라이브러리를 만들고 설치하는 것을 권장한다. 

# Anaconda Download
# 공식 홈페이지에서 최신버전 링크를 확인 및 다운로드
# 링크 : https://www.anaconda.com/products/individual

# 다운받을 폴더 생성 후 들어가기
# mkdir : 폴더 생성하기
# cd : 폴더 들어가기

$ mkdir anaconda
$ cd anaconda

# anaconda 폴더 안에 anaconda python 다운로드 및 설치하기
# "wget + 링크"
$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh


--2022-01-15 14:19:19--  https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
Resolving repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)... 104.16.131.3, 104.16.130.3, 2606:4700::6810:8203, ...
Connecting to repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)|104.16.131.3|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 608680744 (580M) [application/x-sh]
Saving to: ‘Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh’
Anaconda3-2021.11-Linux-x86_ 100%[=============================================>] 580.48M   195MB/s    in 3.0s    
2022-01-15 14:19:22 (195 MB/s) - ‘Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh’ saved [608680744/608680744]

# 다운받은 파일 설치하기
$ bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

(wget을 이용해서 설치할 사람들은 Ubuntu 환경으로 인스턴스를 생성하는 것을 권장한다)

 

2. 아나콘다 파이썬 환경변수 설정하기

파이썬을 설치했다면, 파이썬이 어디에 설치되었는지 환경변수에 등록해줘야 한다. bash_profile에 파이썬을 등록해준다. 리눅스에 "ipython" 명령어를 실행했을 때 아래와 같은 오류 메세지가 뜬다면 환경변수를 수동으로 설정해주어야 한다.

아래 bash 명령어를 실행하여 환경변수를 수동으로 입력해준다. 

$ echo 'export PATH="$PATH:$HOME/anaconda3/bin"' >> ~/.bash_profile
$ source ~/.bash_profile

다시 "ipython" 명령어를 입력했을 때 아래와 같이 나온다면 환경변수 설정에 성공한 것이다.

Ubuntu에서는 python 2.7이 기본적으로 설치 및 설정이 되어있다. 이 경우 pip 명령어는 2.7을 기준으로 작동하게 되어있다. 따라서 pip3를 설치하여 2.7과 3.x버전의 pip를 분리시켜야 한다.

 

아래 명령어를 통해 pip3를 설치하면 환경변수 설치 및 세팅은 끝이 난다. 

$ sudo apt-get install python3-pip

3. jupyter notebook 서버 구축하기

파이썬 설치가 끝났다면, jupyter notebook을 사용할 수 있도록 설정해줘야 한다. 

1) jupyter_notebook_config.py 파일 생성하기

아래 명령어를 생성해서 파일이 있는지 확인한다. 

$ ls ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

만약 아래와 같은 에러문이 떴다면,  config파일을 따로 생성해주어야 한다. 

$ jupyter notebook --generate-config

그럼 아래와 같은 실행 결과문이 뜬다.

2) jupyter_notebook_config.py 파일 생성하기

vi 에디터를 통해 jupyter notebook_config.py 파일을 아래와 같이 수정해야 한다. 

# vi 에디터로 config파일 실행하기 
vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

아래 흰 글씨 부분을 입력하여 수정하면 된다

<참고>
esc 누른 후 
* a -> 편집
* :q -> 수정 없이 종료
* :q! -> 수정 없이 강제 종료
* :wq! -> 강제 저장 후 종료
* wq -> 저장 후 종료

이후에는 외부 IP 할당과 방화벽 규칙 설정을 통한 jupyter notebook 서버 접근 설정은 다음 포스팅에서 다루도록 하자.

반응형

'AI Study > etc' 카테고리의 다른 글

[IT] NVIDIA 그래픽카드(GPU) 종류 간단정리  (0) 2022.06.26
[GCP]Computing Engine에 Python 분석 환경 구성하기(2)  (0) 2022.01.22
[GCP] Google Cloud Platform Compute Engine VM 생성하기  (0) 2021.12.19
[GCP]Google cloud platform 가입하기  (0) 2021.12.12
[GCP] google cloud platform에 대하여  (0) 2021.11.27
'AI Study/etc' 카테고리의 다른 글
  • [IT] NVIDIA 그래픽카드(GPU) 종류 간단정리
  • [GCP]Computing Engine에 Python 분석 환경 구성하기(2)
  • [GCP] Google Cloud Platform Compute Engine VM 생성하기
  • [GCP]Google cloud platform 가입하기
자동화먹
자동화먹
많은 사람들에게 도움이 되는 생산적인 기록하기
    반응형
  • 자동화먹
    자동화먹의 생산적인 기록
    자동화먹
  • 전체
    오늘
    어제
    • 분류 전체보기 (144)
      • 생산성 & 자동화 툴 (30)
        • Notion (24)
        • Obsidian (0)
        • Make.com (1)
        • tips (5)
      • Programming (37)
        • Python (18)
        • Oracle (6)
        • Git (13)
      • AI Study (65)
        • DL_Basic (14)
        • ML_Basic (14)
        • NLP (21)
        • Marketing&Recommend (4)
        • chatGPT (0)
        • etc (12)
      • 주인장의 생각서랍 (10)
        • 생각정리 (4)
        • 독서기록 (6)
  • 블로그 메뉴

    • 홈
    • 태그
    • 방명록
  • 링크

  • 공지사항

  • 인기 글

  • 태그

    ML
    빅데이터분석
    Python
    python기초
    git
    Jupyter notebook
    git commit
    딥러닝
    기초
    노션첫걸음
    파이토치
    nlp
    자연어처리
    파이토치로 시작하는 딥러닝 기초
    노션
    pytorch
    데이터베이스
    seq2seq
    LSTM
    데이터분석
    머신러닝
    빅데이터
    Transformer
    Github
    notion
    dl
    Google Cloud Platform
    cnn
    GPT
    gcp
  • 최근 댓글

  • 최근 글

  • hELLO· Designed By정상우.v4.10.3
자동화먹
[GCP] Computing Engine에 Python 분석 환경 구성하기(1)
상단으로

티스토리툴바