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1. Miniconda 란?

  • Python을 사용하는 방법은 매우 다양하다. local system에 python을 설치한 후 그냥 실행을 한다거나, venv를 실행한다거나, anaconda를 사용하거나.
  • 이 중에서 Miniconda라는 프로그램을 사용하는 방법도 존재한다.
  • 하여 Miniconda란, anaconda 를 최소화한 프로그램으로써 작업하고자하는 프로젝트별로 python의 버전을 설정할 수 있으며, 모듈 또한 각 프로젝트 환경에 종속되어 설치할 수 있다.
  • 이러한 기능으로 프로젝트별 모듈 관리하기가 편하며, 간단한 명령어를 이용하여 project switching 하기도 용이하다.

2. Miniconda 설치법

2.1) 설치 스크립트 다운로드

  • 다운로드 사이트에서 설치하고자 하는 환경을 다운로드받으면 된다. Windows, MacOS, Linux 모두 지원하고 있다.
  • Mac OS M1
      wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh
  • MacOS Intel
      wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
  • Linux
      wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

2.2) 설치 스크립트에 실행권한 주기

chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

2.3) 설치 스크립트 실행하기

  • 스크립트 실행

      ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
  • 설치 시작

      $ ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
    
      Welcome to Miniconda3 py311_23.5.2-0
    
      In order to continue the installation process, please review the license
      agreement.
      Please, press ENTER to continue
      >>> [엔터 입력하기]
  • Licence 동의

      In order to continue the installation process, please review the license
      agreement.
      Please, press ENTER to continue
      >>>
      ======================================
      End User License Agreement - Miniconda
      ======================================
    
      Copyright 2015-2023, Anaconda, Inc.
    
      All rights reserved under the 3-clause BSD License:
    
      This End User License Agreement (the "Agreement") is a legal agreement between you and
      Anaconda, Inc. ("Anaconda") and governs your use of Miniconda.
    
      ... 중략 ...
    
      Last updated March 21, 2022
    
      Do you accept the license terms? [yes|no]
      [no] >>>  yes 
  • Miniconda 설치경로 지정하기

      Miniconda3 will now be installed into this location:
      /Users/user/miniconda3
    
      - Press ENTER to confirm the location
      - Press CTRL-C to abort the installation
      - Or specify a different location below
    
      [/Users/user/miniconda3] >>>
  • Miniconda 초기화 하기

      Do you wish the installer to initialize Miniconda3
      by running conda init? [yes|no]
      [no] >>> yes
      no change     /Users/user/miniconda3/condabin/conda
      no change     /Users/user/miniconda3/bin/conda
      no change     /Users/user/miniconda3/bin/conda-env
      no change     /Users/user/miniconda3/bin/activate
      no change     /Users/user/miniconda3/bin/deactivate
      no change     /Users/user/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
      no change     /Users/user/miniconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish
      no change     /Users/user/miniconda3/shell/condabin/Conda.psm1
      no change     /Users/user/miniconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1
      no change     /Users/user/miniconda3/lib/python3.11/site-packages/xontrib/conda.xsh
      no change     /Users/user/miniconda3/etc/profile.d/conda.csh
      modified      /Users/user/.bashrc
    
      ==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==
    
      If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,
      set the auto_activate_base parameter to false:
    
      conda config --set auto_activate_base false
    
      Thank you for installing Miniconda3!
  • .bashrc 최신화 하기 (이 작업을 해야 conda 명령어를 사용할 수 있다.)

      $ source ~/.bashrc
      (base) $ conda
      usage: conda [-h] [-V] command ...
    
      conda is a tool for managing and deploying applications, environments and packages.

3. Conda 명령어 사용해보기.

3.1) 신규 프로젝트 생성

  • 기본 명령기

      (base) ➜  ~ conda create -n {프로젝트 이름} python={파이썬 버전}
  • 생성해보기

      (base) ➜  ~ conda create -n conda-test python=3.11
      Retrieving notices: ...working... done
      Collecting package metadata (current_repodata.json): done
      Solving environment: done
    
      ==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
      current version: 23.1.0
      latest version: 23.7.4
    
      Please update conda by running
    
          $ conda update -n base -c defaults conda
    
      Or to minimize the number of packages updated during conda update use
    
          conda install conda=23.7.4
    
      ## Package Plan ##
    
      environment location: /Users/user/miniconda3/envs/conda-test
    
      added / updated specs:
          - python=3.11
    
      The following packages will be downloaded:
    
          package                    |            build
          ---------------------------|-----------------
          python-3.11.5              |       hb885b13_0        15.4 MB
          ------------------------------------------------------------
                                              Total:        15.4 MB
    
      The following NEW packages will be INSTALLED:
    
      bzip2              pkgs/main/osx-arm64::bzip2-1.0.8-h620ffc9_4
      ca-certificates    pkgs/main/osx-arm64::ca-certificates-2023.08.22-hca03da5_0
      libffi             pkgs/main/osx-arm64::libffi-3.4.4-hca03da5_0
      ncurses            pkgs/main/osx-arm64::ncurses-6.4-h313beb8_0
      openssl            pkgs/main/osx-arm64::openssl-3.0.10-h1a28f6b_2
      pip                pkgs/main/osx-arm64::pip-23.2.1-py311hca03da5_0
      python             pkgs/main/osx-arm64::python-3.11.5-hb885b13_0
      readline           pkgs/main/osx-arm64::readline-8.2-h1a28f6b_0
      setuptools         pkgs/main/osx-arm64::setuptools-68.0.0-py311hca03da5_0
      sqlite             pkgs/main/osx-arm64::sqlite-3.41.2-h80987f9_0
      tk                 pkgs/main/osx-arm64::tk-8.6.12-hb8d0fd4_0
      tzdata             pkgs/main/noarch::tzdata-2023c-h04d1e81_0
      wheel              pkgs/main/osx-arm64::wheel-0.38.4-py311hca03da5_0
      xz                 pkgs/main/osx-arm64::xz-5.4.2-h80987f9_0
      zlib               pkgs/main/osx-arm64::zlib-1.2.13-h5a0b063_0
    
      Proceed ([y]/n)? y
    
      Downloading and Extracting Packages
    
      Preparing transaction: done
      Verifying transaction: done
      Executing transaction: done
      #
      # To activate this environment, use
      #
      #     $ conda activate conda-test
      #
      # To deactivate an active environment, use
      #
      #     $ conda deactivate

    3.2) 생성된 프로젝트 보기

  • 기본 명령어

      (base) ➜  ~ conda env list
  • 실행 결과

    3.3) 프로젝트 활성화(전환)

  • 기본 명령어

      (base) ➜  ~ conda activate conda-test
  • 실행 결과 (명령 프롬프트를 보면 base에서 conda-test로 변경된것을 확인할 수 있음)

      (conda-test) ➜  ~ python --version
      Python 3.11.5

3.4) 프로젝트 비활성화

  • 기본 명령어 및 실행 결과
      (conda-test) ➜  ~ conda deactivate
      (base) ➜  ~ python --version
      Python 3.10.

3.5) 프로젝트 삭제

  • 프로젝트명으로 삭제하기 (option: -n)

      (base) ➜  ~ conda-env remove -n conda-test
    
      Remove all packages in environment /Users/user/miniconda3/envs/conda-test:
  • 프로젝트 경로로 삭제하기 (option: -p)

      (base) ➜  ~ conda env list # 삭제할 프로젝트가 저장된 path 찾기
      # conda environments:
      #
      conda-test               /Users/user/miniconda3/envs/conda-test
      (base) ➜  ~ conda-env remove -p /Users/user/miniconda3/envs/conda-test # path 삭제하기
    
      Remove all packages in environment /Users/user/miniconda3/envs/conda-test:
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추천 글

Code LLaMA 공개 ><'"

Meta AI가 선보인 새로운 대화형 언어 모델인 Code Llama에 대해 이야기해보려 합니다. 이 모델은 텍스트 프롬프트를 활용하여 코드를 생성하고 토론할 수 있는 대용량 언어 모델(Large Language Model, LLM)입니다.

Code LlamaLLaMA2 모델을 기반으로 하여 생성되었으며, 코딩 작업에 있어서 현재까지 공개적으로 이용 가능한 LLM 중 가장 최신 기술을 적용한 모델로, 개발자들의 작업을 효율적으로 만들어주고 코딩을 배우는 사람들에게도 도움을 줄 수 있을 듯합니다.

Code Llama 성능 비교

1) 테스트 방법

  • Code Llama의 성능 평가를 위해 두 가지 인기 코딩 벤치마크인 HumanEvalMostly Basic Python Programming (MBPP) 을 사용함.
  • 정의
    • HumanEval: 모델이 docstrings을 기반으로 코드 완성을 수행하는 능력을 테스트
    • MBPP: 모델이 설명을 기반으로 코드 작성을 수행하는 능력을 테스트함.

2) 테스트 결과

  • Code Llama는 오픈 소스 코드 전용 LLM보다 더 나은 성능을 보이며, Llama2보다도 우수한 성과를 달성함. (아직 GPT4 보다는 낮네요 ㅠㅠ)
  • Code Llama 34B 모델은 HumanEval에서 53.7%, MBPP에서 56.2%의 점수를 기록함.
  • 이는 다른 최첨단 오픈 솔루션과 비교하여 가장 높은 점수를 달성

3) Performance Table

Code Llama의 맛보기

Code Llama는 개발자들의 작업을 보다 효율적으로 만들어주며, 코딩을 배우려는 입문자들의 진입 장벽을 낮추는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 모델은 코드 생성 및 코드 관련 자연어 생성에 특화되어 있어서, 코드와 자연어 프롬프트로부터 코드 및 자연어에 대한 코드를 생성할 수 있습니다.

예를 들어, "피보나치 수열을 출력하는 함수를 작성하세요"와 같은 프롬프트로부터 코드를 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 코드 완성 및 디버깅과 같은 작업에도 활용될 수 있습니다. Python, C++, Java, PHP, TypeScript (JavaScript), C#, Bash 등 오늘날 가장 인기 있는 프로그래밍 언어를 지원한다는 점도 주목할 만합니다.

모델 종류

Code Llama는 7B, 13B 및 34B 파라미터 크기의 세 가지 다양한 모델을 공하였구요. 각 모델은 500B 토큰의 코드 및 코드 관련 데이터로 훈련되었으며, 이 중 7B와 13B 모델은 FIM 기능을 포함하여 코드 완성 작업을 지원했다고 합니다. 파라미터 크기가 작은 모델은 낮은 대기 시간이 필요한 실시간 코드 완성과 같은 작업에 적합하며, 34B 모델은 더 나은 코딩 지원을 제공합니다.

또한 Code Llama의 두 가지 특화된 변형도 소개되었습니다.

1) Code Llama - Python

- Code Llama의 언어 특화 변형으로, Python 코드의 100억 토큰에 더 세밀하게 조정되었습니다. 
- Python은 코드 생성에 가장 많이 벤치마킹된 언어이며, Python과 PyTorch가 AI 커뮤니티에서 중요한 역할

2) Code Llama - Instruct

- 지시어(Instruct)를 통해 훈련된 변형으로
- 프롬프트의 사용자가 기대하는 결과를 더 잘 이해하고 도움과 안전한 답변을 생성할 수 있도록 조정됨

끝으로

다음에는 Code Llama 모델을 이용하여 Local Machine에 셋팅하는 방법을 소개드리겠습니다. 전반적인 골조는 이전에 작성한 "LLaMA.cpp를 기반으로 한 코딩 Asistant 프로젝트 (Copilot 대체하기)"와 비슷할 듯 하구요. 포스팅 글이 올라오기 전에 Coding Asistant를 사용해보고 싶으시다면, 이전 글을 참고해주세요 :)

참고

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오늘은 서울 교대역에 위치한 "채미가"라는 한정식 식당을 방문한 소감을 공유하려 합니다. 이 식당은 주로 싱견례를 위해 찾아오는 곳으로 유명하며, 이번에 친구의 청모(청첩장모임) 예약으로 저도 함께 방문했습니다.

채미가: 한식의 향연

  • 주소: 서울 서초구 법원로2길 15 길도빌딩
  • 교통: 서울 2호선, 교대역 10번출구
  • 전화번호: 02-591-7892
  • 네이버 지도에서 보기

코스 메뉴

이 곳의 매력적인 코스 메뉴를 한 번 살펴보겠습니다.

1. 풍성한 해산물 회

먼저 풍부한 다양한 해산물 회로 시작했습니다. 싱싱한 해산물들이 아름다운 그릇에 담겨 나와 테이블을 물들였습니다. 서양과 동양의 맛이 조화를 이루는 이 회는 정말 인상적이었습니다.

2. 풍미 가득한 오리고기 요리

다음은 풍미 가득한 오리고기가 차례를 이었습니다. 부드러운 오리고기의 풍미와 함께 특별한 소스가 어우러져 정말 맛있게 즐길 수 있었습니다.

3. 신비로운 고기 요리의 매혹

이어서 나온 고기 요리는 그 이름조차도 신비롭게 다가왔습니다. 무슨 고기인지 모르겠지만, 한 입 맛보니 정말 맛있었습니다. 특별한 조리법으로 그 풍미가 극대화된 요리였습니다.

4. 특별한 삼합 요리

메뉴 중 삼합은 홍어로 구성되어 있었는데, 처음엔 걱정했던 것과는 달리 맛이 꽤 괜찮았습니다. 식감도 좋았고, 냄새 역시 크게 나지 않아 즐겁게 맛볼 수 있었습니다.

5. 섬세한 생선조림

생선조림은 정갈하고 섬세한 맛으로 우리의 입맛을 만족시켰습니다. 신선한 재료의 아름다운 조합이 정말 맛있게 느껴졌습니다.

물론 메인 식사로는 국과 숭늉도 함께 제공되었습니다. 이들은 속을 부각시키지 않으면서도 입맛을 돋구어주는 멋진 선택이었습니다. 마지막으로는 수정과(?)와 같은 디저트를 마시며 식사를 마무리했습니다. 이런 깔끔하고 조용한 분위기는 소중한 손님을 모시기에 안성맞춤인 곳이라고 생각합니다.

상견례 식당 추천

"채미가"는 그림 같은 맛과 분위기로 특별한 순간을 만들어주는 곳으로, 싱견례나 소중한 모임에 안성맞춤인 곳입니다. 다양한 메뉴와 섬세한 서비스로 정성이 담긴 식사를 경험하고 싶다면, 교대역 근처에서 "채미가"를 찾아보는 것을 추천합니다.

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출처: SBS 유튜브

앞서서 후쿠시마 원전 방사능 배출 | 사건의 배경과 영향를 주제로 하여 후쿠시마 원전 방사능에 대한 이슈를 알아보았는데요. 이번 글에서는 방사능 측정기에 대해 알아보고자 합니다.

  방사능 측정기는 방사능 수준을 측정하는 데 중요한 도구로 활용되며, 안전하게 사용하고 정확한 결과를 얻기 위해서는 올바른 방사능 측정기 사용법을 숙지하는 것이 필수입니다. 이 글에서는 방사능 측정기의 사용법과 주의사항에 대해 자세히 알아보겠습니다.

방사능 측정기 사용 전 준비사항

  1. 전원 켜기: 방사능 측정기의 전원을 켭니다. 대부분의 방사능 측정기는 전원 버튼을 누르거나 스위치를 켜면 됩니다.
  2. 측정 모드 선택: 방사능 측정기에는 다양한 측정 모드가 있을 수 있습니다. 예를 들어 방사선량률, 감마선 또는 베타선 측정 등이 있을 수 있습니다. 측정하려는 대상에 따라 적절한 모드를 선택하세요.
  3. 측정 범위 설정: 방사능 측정기는 측정 가능한 범위가 정해져 있습니다. 측정하려는 대상의 예상 방사능 수준에 맞게 측정 범위를 설정하세요.
  4. 측정 위치 선택: 측정하려는 위치를 선택합니다. 가능한 경우 측정 대상과 가능한 가까운 거리에서 측정을 수행하는 것이 좋습니다.

방사능 측정기 사용 시 주의사항

  1. 안전한 장소에서 사용: 방사능 측정기를 사용할 때는 안전한 장소에서 작업하세요. 방사선의 노출을 최소화하기 위해 장소를 신중하게 선택하세요.
  2. 안전 지침 따르기: 제조사에서 제공한 방사능 측정기의 안전 지침을 꼭 따르세요. 측정기의 안전한 사용 방법과 예방 조치에 관한 정보를 확인하세요.
  3. 결과 신뢰성 확인: 측정 결과를 얻은 후에는 그 결과의 신뢰성을 확인해야 합니다. 필요한 경우 결과를 여러 번 측정하여 일관성 있는지 확인하세요.

측정 결과 변동 요인

방사능 측정 결과는 여러 요인에 의해 변할 수 있습니다.

  • 시간: 시간에 따라 방사능 수준이 변할 수 있으므로, 측정을 진행하는 시간을 고려하세요.
  • 위치: 측정 위치에 따라 방사능 노출량이 다를 수 있습니다. 측정 위치를 고려하여 결과를 해석하세요.
  • 환경: 측정 환경도 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 주변 환경 변화에 주의하여 결과를 분석하세요.

방사능 측정기를 사용할 때는 위의 주의사항과 변동 요인을 고려하여 신중하게 작업해야 합니다. 정확하고 신뢰성 있는 결과를 얻기 위해서는 제조사의 사용자 매뉴얼을 잘 숙지하고, 안전한 작업 환경을 확보하는 것이 중요합니다.

마무리하며

방사능 측정기는 방사능 노출의 평가와 관리에 있어서 필수적인 도구입니다. 올바른 사용법과 주의사항을 숙지하여 안전하고 정확한 측정을 실시하세요. 방사능 측정기의 결과를 신뢰할 수 있도록 항상 신중한 접근과 지속적인 업데이트를 통해 측정 기술을 개선하고 발전시키는 것이 중요합니다.

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