Conda 가상환경에 라이브러리 설치

Created on March 19, 2025

2025   ·   ubuntu   miniconda   ·   Environment Setting

SSH 접속 환경에서 Conda 가상환경 내에 라이브러리를 설치하는 기본적인 명령어와 사용법을 정리한 예시입니다. Conda와 pip를 사용하여 필요한 패키지들을 설치하고 관리할 수 있으며, 이를 통해 Python 개발 환경을 더욱 효율적으로 구성할 수 있습니다.

Prerequisite

Conda 가상환경이란?

Conda 가상환경은 프로젝트별로 독립적인 패키지와 Python 버전을 관리할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 서로 다른 프로젝트 간의 패키지 충돌 없이 안정적인 개발 환경을 유지할 수 있습니다.

새로운 Conda 환경 생성

conda create -n myenv python=3.9

이 명령어를 실행하면 설치되는 패키지들을 확인하고, y를 누르면 설치가 완료됩니다.

설치 과정에서 y를 매번 누르기 번거롭다면 -y 옵션을 사용하여 바로 설치할 수 있습니다.

conda create -n test python -y

-n 옵션은 name의 약자로 가상환경의 이름을 지정할 때 사용합니다.

생성된 환경 활성화

conda activate test

활성화되면 터미널의 앞부분이 (base)에서 (test) 등 해당 가상환경 이름으로 바뀌었는지 꼭 확인해야 합니다.

주의사항

  • 반드시 conda activate {가상환경 이름}을 통해 가상환경을 활성화시킨 후 패키지를 설치해야 합니다.

Conda 기본 라이브러리 설치 명령어

Conda에서는 기본적으로 아래와 같이 패키지를 설치할 수 있습니다.

기본 설치

  • 명령어 
    conda install {패키지 명}
  • 사용 예시 
    conda install pandas

이 명령어를 통해 conda의 기본 채널에서 pandas 패키지를 설치합니다.

특정 채널을 지정하여 설치

기본 채널에 패키지가 없거나 특정 채널의 패키지가 필요한 경우 -c 옵션을 사용하여 채널을 명시할 수 있습니다.

  • conda-forge 채널 사용 예시 
    conda install -c conda-forge pandas
  • pytorch 채널 사용 예시 
    conda install -c pytorch pytorch torchvision

PyTorch 및 관련 패키지들은 공식 pytorch 채널을 통해 설치하는 것이 권장됩니다.

pip를 이용한 라이브러리 설치

가상환경 내에서 pip를 사용하면 Conda에 없는 패키지를 설치할 수 있습니다.

  • 주의사항
  • Conda 환경에서는 가급적 Conda 패키지로 설치할 수 있는 라이브러리를 우선적으로 사용하는 것이 좋습니다. pip와 Conda를 섞어서 사용할 경우 패키지 충돌이 발생할 수 있으므로 주의가 필요합니다.

pip도 conda와 동일한 명령어로 설치가 가능합니다.

pip install matplotlib

Conda와 pip 설치 차이 요약

Conda 설치: Conda는 패키지 관리 및 환경 관리를 동시에 지원하며, 바이너리 수준에서 의존성을 관리하므로 라이브러리 설치가 간편하고 안정적입니다.

pip 설치: pip는 Python의 표준 패키지 관리 도구로, PyPI(Python Package Index)에서 라이브러리를 설치합니다. Conda 채널에 없는 최신 패키지를 설치할 때 유용합니다.

채널: Conda 패키지는 여러 채널을 통해 관리되며, conda-forge나 pytorch와 같이 신뢰할 수 있는 채널을 지정하여 설치하면 보다 최신이고 안정적인 패키지를 사용할 수 있습니다.

[참고자료]