반응형 PROGRAMMING/IT_INFO6 [CONDA] 가상환경 삭제하기 (conda env remove) 안녕하세요, HELLO 오늘은 conda 가상환경을 삭제하는 과정에서 발생할 수 있는 문제와 그 해결 방법에 대해 알아보겠습니다. conda 가상환경을 삭제하는 명령어는 다음과 같습니다. conda env remove -n [가상환경 이름] 명령어를 사용하면 가상환경이 제거됩니다. 하지만 여기서 발생할 수 있는 문제들과 그 해결 방법을 살펴보겠습니다. STEP 1. 가상환경이 삭제되지 않는 경우 STEP 2. 환경 삭제 후 에러가 발생하는 경우 STEP 1. 가상환경이 삭제되지 않는 경우 만약 위 명령어를 실행했는데도 가상환경이 삭제되지 않는다면, 다음과 같은 단계를 따라해 보세요. 1. Anaconda Prompt 열기 시작 메뉴에서 "Anaconda Prompt" 또는 OS 환경에 맞는 터미널 (Te.. 2024. 2. 4. [CONDA] 환경 복사 (Clone)하여 새로운 환경 (Create) 생성 안녕하세요, HELLO 오늘은 Conda에서 기존 환경에 설치된 라이브러리를 그대로 사용하지만, 개발 환경을 분리하고 싶을 경우에 사용하는 Conda 명령어 (Clone, Create)에 대해서 알아보겠습니다. STEP 1. '기존 환경 복사 (Clone)하여 새로운 환경 (Create)' 생성 딥러닝 모델 버전 관리, 프로젝트 등으로 Conda 개발 환경을 생성할 때는 아래 명령어를 작성하면 됩니다. conda create -n [new-env-name] --clone [existed-env-name] * [new-env-name] : 새롭게 생성할 개발 환경 이름 * [exitsted-env-name] : 복사할 기존 개발 환경 이름 Conda 명령어는 아래처럼 사용할 수 있습니다. GPU가 필요한 .. 2024. 1. 24. [CONDA] "Unsuccessful Initial Attempt using Frozen Solve. Retrying with Flexible Solve" 해결 방법 안녕하세요, HELLO Conda 최신 버전이 아닌 경우 발생할 수 있는 에러로 [CONDA] Unsuccessful Initial Attempt using Frozen Solve. Retrying with Flexible Solve가 있습니다. 오늘은 해당 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보겠습니다. STEP 1. ' Conda 최신 버전 설치' STEP 2. 'CUDA 환경 고려 사항' STEP 1. ' Conda 최신 버전 설치' 1. OS별 Terminal 열기 Windows, Mac 등 OS에 해당하는 터미널을 실행합니다. 2. pip 및 conda 업그레이드 아래 명령어를 순서대로 실행하여 pip와 conda를 최신 버전으로 업그레이드하면 됩니다. $ pip install --upgrade p.. 2023. 11. 27. [CUDA] Windows 환경 CUDA 설치 (Python, Pytorch) 안녕하세요, HELLO GPU 환경에서 딥러닝 모델을 훈련, 추론하기 위해서는 GPU가 설치되어 있어야 하며, 별도로 GPU 환경을 설정해줘야 합니다. 이번 포스팅에서는 NVIDIA에서 만든 병렬 구조 GPU 환경인 CUDA 설치 방법에 대해서 정리하고자 합니다. CUDA 설치를 위해서는 NVIDIA GPU가 필수인 부분을 확인하시기 바랍니다. CUDA 설치는 Pytorch를 기준으로, 아래 순서에 따라 체크리스트를 달성하면 됩니다. 체크리스트 비고 NVIDIA GPU 설치 확인 NVIDIA GPU가 설치되지 않았으면, CUDA 환경 설치가 불가능합니다. Compute Capability, CUDA SDK 버전 확인 CUDA SDK 버전 확인 NVIDIA Graphic Driver 설치 GPU에 해당하는.. 2023. 9. 27. [Git] GitHub 레포지토리(Repository) 삭제, 제거 안녕하세요, HELLO 이번에는 'Github Repositories를 만든 뒤 삭제, 제거하는 방법'을 정리하였습니다. 설정창에 접근해서 삭제해야 되며, 세부 절차는 아래와 같이 진행됩니다. STEP 1. 'Github' 로그인 및 '레포지토리 Repositroy' 선택 STEP 2. 삭제할 '레포지토리 Repository'의 '설정 Setting' 선택 STEP 3. 삭제 검토 진행 STEP 1. 'Github' 로그인 및 '레포지토리 Repositroy' 선택 Github에 로그인하신 다음에, 우측 상단의 상태창에서 "Your repositories"를 선택 이후에, 삭제할 레포지토리에 접속하시면 됩니다. STEP 2. 삭제할 '레포지토리 Repository'의 '설정 Setting' 선택 레포지토.. 2022. 12. 28. [IT_INFO] 온프레미스(On-premise) 그리고 클라우드(Cloud, Off-premise) 안녕하세요, HELLO 데이터 분석 업무를 진행하게 되면, 자사 또는 타사, 고객사의 데이터를 확인하게 됩니다. 기업의 서버를 회사 자체 전산 서버에 보관하는가 아니면 서버를 인터넷을 통해 클라우드에 연결하는가에 따라 데이터 수집 방법에 차이가 있습니다. 이때, 기업의 서버가 회사 자체 서버에 보관하게 되면 온프레미스(On-premise) 방식이라 하며, 서버를 인터넷을 통해 클라우드에 연결하면 오프프레미스(Off-premise) 또는 클라우드(Cloud) 방식이라 합니다. 아래에서 온프레미스와 오프프레미스, 클라우드에 대해서 알아보겠습니다. STEP 1. 온프레미스(On-premise) 개념 STEP 2. 오프프레미스(Off-premise), 클라우드(Cloud) 개념 STEP 1. 온프레미스(On-p.. 2021. 11. 3. 이전 1 다음 반응형
