> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs-ksc.gitbook.io/nurion-user-guide/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs-ksc.gitbook.io/nurion-user-guide/undefined-2/appendix-2-how-to-use-conda.md). # Conda 아나콘다(Anaconda)는 PYTHON 과 R 프로그래밍 언어로 된 과학 컴퓨팅(데이터 과학, 기계 학습 응용 프로그램, 대규모 데이터 처리, 예측 분석 등)분야의 패키지들의 모음을 제공하는 배포판입니다. Anaconda 배포판은 1,200 만 명이 넘는 사용자가 사용하며 Windows, Linux 및 MacOS에 적합한 1400 가지 이상의 인기있는 데이터 과학 패키지를 포함합니다. Anaconda를 설치하기 위해서는 [https://www.anaconda.com](https://www.anaconda.com/) 웹사이트에서 자신의 OS(예: Windows, MacOS, Linux)에 맞는 배포판을 다운받아 설치하면 됩니다. 단, 설치 전 Anacoda 라이선스 및 사용 조건을 반드시 확인해야 합니다. conda 는 아나콘다에서 패키지 버전 관리를 위해 제공되는 어플리케이션입니다. Python 사용자들이 패키지 설치 시 가장 어려움을 겪는 의존성 문제를 conda 를 활용함으로써 쉽게 해결할 수 있습니다. 본 문서는 KISTI 시스템에서 Python 사용자를 위하여 conda 패키지 활용하는 방법을 소개합니다. 기본 채널로는 conda-forge 를 활용합니다. 소개 페이지의 "/home01/userID" 는 테스트 계정의 홈디렉토리로 자신에 맞는 경로로 적절히 변경해서 활용 바랍니다. ## 가. Conda의 사용 * Miniconda는 사이트 에서 각 OS 에 맞는 버전을 다운 받을 수 있고, Anaconda 는 사이트 에서 각 OS 에 맞는 버전을 다운 받을 수 있습니다. | **명령어 모음** | **내용** | | ---------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | clean | Remove unused packages and caches. | | config |

Modify configuration values in .condarc. This is modeled after the git config command.

Writes to the user .condarc file (/home01/userID/.condarc) by default.

| | create | Create a new conda environment from a list of specified packages. | | help | Displays a list of available conda commands and their help strings. | | info | Display information about current conda install. | | init | Initialize conda for shell interaction. \[Experimental] | | install | Installs a list of packages into a specified conda environment. | | list | List linked packages in a conda environment. | | package | Low-level conda package utility. (EXPERIMENTAL) | | remove | Remove a list of packages from a specified conda environment. | | uninstall | Alias for conda remove. | | run | Run an executable in a conda environment. \[Experimental] | | search |

Search for packages and display associated information.
The input is a MatchSpec, a query language for conda packages.

See examples below.

| | update | Updates conda packages to the latest compatible version. | | upgrade | Alias for conda update | * Conda Initialize 방법 conda init 명령으로 홈 디렉터리의 .bashrc에 설정을 추가할 수 있습니다. ``` $ source /apps/applications/Miniconda/23.3.1/etc/profile.d/conda.sh $ conda init $ source ~/.bashrc ``` * Conda 경로 변경 방법 conda 환경, 패키지 경로는 기본적으로 홈 디렉터리로 설정되어 있으나, scratch 와 같은 다른 경로로도 변경할 수 있습니다. ``` $ echo "export CONDA_ENVS_PATH=/scratch/$USER/.conda/envs" >> /home01/$USER/.bashrc $ echo "export CONDA_PKGS_DIRS=/scratch/$USER/.conda/pkgs" >> /home01/$USER/.bashrc $ source ~/.bashrc ``` ## 나. Conda Environment 생성 * conda environment 는 Python 의 독립적인 가상 실행환경을 만들어 패키지들의 버전 관리에 용이합니다. * "conda create -n \[ENVIRONMENT]" 을 이용하여 conda environment를 생성 할 수 있습니다. * 기본 값으로 conda path 의 envs 아래 경로에 지정한 environment 이름으로 생성됩니다. {% code title="- 예제 -" %} ```shell-session ※ conda initialize를 하지 않았다면 최초 1회 실행 $ source /apps/applications/Miniconda/23.3.1/etc/profile.d/conda.sh $ conda init $ source ~/.bashrc $ conda create -n scikit-learn_0.21 Collecting package metadata: done Solving environment: done ## Package Plan ## environment location: /home01/userID/.conda/envs/scikit-learn_0.21 Proceed ([y]/n)? y Preparing transaction: done Verifying transaction: done Executing transaction: done # # To activate this environment, use: # > conda activate scikit-learn_0.21 # # To deactivate an active environment, use: # > conda deactivate # $ conda activate scikit-learn_0.21 (scikit-learn_0.21) $ ``` {% endcode %} ## 다. Conda Environment에 패키지 설치 및 확인 * conda install \[패키지명] 으로 패키지를 설치할 수 있습니다. * conda 채널에 있는 패키지는 "conda install -c \[채널명] \[패키지명]" 와 같이 설치 할 수 있습니다. * 위 항목("나. Conda environment 생성")에서 생성한 conda environment 경로 아래에 패키지 들이 설치 됩니다. {% code title="- 예제 -" %} ```shell-session $ source /apps/applications/Miniconda/23.3.1/etc/profile.d/conda.sh $ conda activate scikit-learn_0.21 (scikit-learn_0.21) $ conda install scikit-learn Collecting package metadata: done Solving environment: done ## Package Plan ## environment location: /home01/userID/.conda/envs/scikit-learn_0.21 added / updated specs: - scikit-learn ... Proceed ([y]/n)? y Downloading and Extracting Packages setuptools-40.8.0 | 643 KB | ##################################### | 100% ... openssl-1.1.1b | 4.0 MB | ##################################### | 100% Preparing transaction: done Verifying transaction: done Executing transaction: done (scikit-learn_0.21) $ python -c "import sklearn" (scikit-learn_0.21) $ ``` {% endcode %} ## 라. Conda Environment 목록 확인 * "conda-env list" 또는 "conda env list" 를 이용하여 목록을 확인 할 수 있습니다. {% code title="- 예제 -" %} ```shell-session (scikit-learn_0.21) $ conda env list # conda environments: # base /apps/applications/PYTHON/3.7 scikit-learn_0.21 * /home01/userID/.conda/envs/scikit-learn_0.21 (scikit-learn_0.21) $ conda deactivate $ ``` {% endcode %} ## 마. Conda Environment 내보내기 * 내보내기 전 conda-pack 패키지 필요 ※ (참고) * "conda pack -n \[ENVIRONMENT] -o \[파일명]" 을 이용하여 conda environment 를 다른 시스템에서 활용할 수 있습니다. (예) 외부 인터넷이 연결되지 않는 다른 시스템에서 동일한 conda 환경을 이용하고자 할 때나, 다른 시스템에서 동일한 conda 환경이 필요할 때 재설치하지 않고 아래와 같이 conda 환경을 내보낼 수 있습니다. {% code title="- 예제 -" %} ```shell-session $ conda activate scikit-learn_0.21 (scikit-learn_0.21) $ conda install -c conda-forge conda-pack (scikit-learn_0.21) $ conda pack -n scikit-learn_0.21 -o scikit-learn_test.tar.gz Collecting packages... Packing environment at '/home01/userID/.conda/envs/scikit-learn_0.21' to 'scikit-learn_test.tar.gz' [########################################] | 100% Completed | 4min 18.8s (scikit-learn_0.21) $ ls -l scikit-learn_test.tar.gz -rw-------. 1 userID in0162 1459826406 Mar 28 15:03 scikit-learn_test.tar.gz (scikit-learn_0.21) $ ``` {% endcode %} ## 바. Conda Environment 가져오기 * conda pack 을 이용하여 생성했던 conda environment 를 아래 -예제-와 같이 가져와 환경설정 후 사용 가능합니다. {% code title="- 예제 -" %} ```shell-session $ mkdir -p $HOME/.conda/envs/scikit-learn_test $ tar xvzf scikit-learn_test.tar.gz -C $HOME/.conda/envs/scikit-learn_test ※ scratch 가 conda 경로인 경우, /scratch/$USER/.conda 로 입력 $ conda activate scikit-learn_test (scikit-learn_0.21) $ conda-unpack (scikit-learn_0.21) $ conda deactivate $ ``` {% endcode %} ## 사. Conda Environment 삭제 * "conda-env remove -n \[ENVIRONMENT]" 또는 "conda env remove -n \[ENVIRONMENT]" 를 이용하여 삭제 할 수 있습니다. 
$ conda env remove -n scikit-learn_test
Remove all packages in environment /home01/userID/.conda/envs/scikit-learn_test:
{% hint style="info" %} 2024년 3월 21일에 마지막으로 업데이트 되었습니다. {% endhint %}