[가상환경] conda에서 pycaret설치

Pycaret은 머신러닝 워크플로우를 자동화할 수 있는 오픈소스 라이브러리입니다. 요즘 virtualenv 환경에서만 작업을 했기 때문에 conda 환경 다시 익숙하지 않아 졌는데 오늘은 conda로 환경을 설정해보겠습니다. + virtualenv 환경에서는 pycaret이 정상 작동을 안 할 수도 있다고 하기 때문에,,ㅎ

 

1. 폴더 생성

환경을 만들기 위한 폴더를 생성합니다. 저는 test라는 폴더를 생성했습니다.

 

2. 아나콘다 프롬프트 실행 후 폴더 찾기

아나콘다 프롬프트를 실행 한 후에 해당 폴더로 이동한다. cmd에서는 ls로 파일들을 조회했지만 conda에서는 dir을 통해서 조회한다. 이를 이용해서 만든 폴더에 접근합니다.

3. conda 가상환경 생성 및 접속

$ conda create --name test python=3.10

위 코드를 실행하면 질문같은게 나옵니다. y를 모두 눌러주면 됩니다.

가상환경 생성이 완료되었다면 아래와 같이 나옵니다. 이제 생성돤 가상환경에 연결해줍니다.

 

$ conda activate test

다음과 같이 base에서 가상환경의 폴더 이름으로 바뀌었다면 정상 접속입니다.

 

4. pycaret 설치

$ pip install pycaret

위 명령어를 통해서 설치를 진행합니다. 여기서는 이 라이브러리가 사용하는 다른 라이브러리까지 모두 설치하기 때문에 많은 시간이 소요됩니다. 저는 약 2분정도 소요되었습니다.

 

5. 테스트

https://colab.research.google.com/github/pycaret/pycaret/blob/master/tutorials/Tutorial%20-%20Multiclass%20Classification.ipynb

Tutorial - Multiclass Classification.ipynb

Pycaret 공식 문서에서 튜토리얼 .ipynb를 제공합니다. 이것을 통해서 실행 여부를 코드를 타이핑하지 않고도 빠르게 테스트 해 볼수 있습니다.