[Streamlit 앱 서비스 배포] 3-1. AWS EC2 인스턴스 서버 환경 구성하기(1) Anaconda 설치 및 실행

※때에 따라서 소프트웨어 또는 프레임워크의 버전 및 인터페이스에 대해,

조회하시는 시간과 본 포스트 작성의 시간적 격차가 있는 경우

해당 설명과 상이한 부분이 있을 수 있습니다!

 

 

 

 

반갑습니다!

저번 포스트에서 해당 EC2 인스턴스에 원격 접속하는 방법을 나누었습니다

이번 포스트에서는 본격적으로 서버 환경을 구축해보겠습니다 ^^!

 

 

 

 

저번 시간에 EC2 원격접속까지 진행했었습니다

PuTTY를 이용해서 해당 인스턴스에 원격으로 접속해주세요!

포트 번호는 22번, 프로토콜 유형은 SSH였습니다 ^^

 

 

 

 

해당 인스턴스에 먼저 아나콘다를 설치할 리소스를 다운 받아주겠습니다

명령어는 $ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh 입니다!

wget은 리눅스에서 사용하는 명령어로서 인터넷을 통해서 파일 등을 다운 받아오는 기능을 수행하고,

그 이하는 해당 리소스의 주소가 되겠습니다 ^^!

버전은 다른 것으로 다운 받으셔도 상관없습니다!

 

 

 

 

해당 명령어를 수행하고 있는 모습이 표시되고 있습니다

우리가 인터넷에서 파일을 다운 받는 모습 그 자체입니다 ^^

단지 친숙한 GUI 환경이 아니라 CLI 환경인 것뿐이죠!

 

 

 

 

인터넷을 통해서 아나콘다 설치 파일을 다운 받았다면

이제 해당 파일을 실행시켜서 우리 EC2 리소스에 설치를 해야겠죠? 

$ sh Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

명령어를 기입해서 본격적인 설치를 시작해주세요 ^^!

 

 

 

 

설치 안내대로 ENTER를 한 번 눌러주세요!

 

 

 

화살표 아래 키(↓)로 안내문이 끝날 때까지 계속 내려주시면 되겠습니다

 

 

 

 

Do you accept the license terms? 에 대해서 당연히 yes를 입력해주시고 ENTER를 한 번 더 눌러주시면

정상적으로 소프트웨어 설치를 진행합니다 ^^!

 

 

 

 

조금 기다리면 설치가 완료가 됩니다

이제 쉘을 종료한 다음에 다시 EC2에 원격접속하시면 anaconda 가상환경이 자동으로 실행 되어서

프롬프트에 (base)[ec2-user-...]로 표시가 됨을 보실 수 있으실겁니다

 

 

 

 

근데! 표시가 안 된다하면 추가 작업을 한 번 수행해주셔야겠습니다 ^^

$ source 여러분의 경로/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh 명령어를 입력해주시고

$ conda activate 명령어를 입력해주시면

이미지 최 하단처럼 (base) [ec2-user@아이피주소...]로 표시됨을 보실 수 있으십니다!

 

 

 

혹시 EC2 인스턴스에 원격 접속할 때마다 아나콘다 기본 base 가상환경이 실행되지 않는다면

위와 같은 명령어를 한 번 실행해주세요!

$ conda config --set auto_activate_base true 입니다 ^^! 

 

 

 

 

우리의 EC2 인스턴스에 Anaconda를 정상적으로 설치했고, 가상환경도 구동 중이니

이제 우리 서비스 배포를 위한 가상환경을 새로 생성해볼까요?

 

$ conda create -n 원하는 이름

위 명령어를 입력하시면 새로운 가상환경이 생성 되는데요! 중요한건 이 가상환경에 어떤 것들을 설치하느냐겠죠?

 

$ conda create -n 원하는 이름 python=3.10 numpy scipy matplotlib ipython scikit-learn pandas pillow jupyter seaborn

명령어를 입력해서 해당 구성의 가상환경을 생성해주세요 ^^!

파이썬 언어를 포함해서 위 라이브러리들은 모두 데이터 분석에서 중요하게 쓰이는 것들입니다!

 

 

 

 

정상적으로 가상환경 생성을 완료하셨다면,

$ conda activate 생성한 가상환경의 이름

위 명령어를 입력해서 해당 가상환경을 activate 해주시면 되겠습니다 ^^!

 

 

 

 

그럼 이렇게 (base) -> (streamlit310)으로 동작중인 가상환경이 변경된 것을

프롬프트를 통해 확인할 수 있겠습니다 ^^!

 

 

 

 

그럼 이제 마지막으로 해당 가상환경에 streamlit 프레임워크를 설치해볼까요?

현재 동작중인 가상환경 잘 확인해주시고,

$ pip install streamlit 명령어를 입력해주세요 ^^

 

 

 

 

이렇게 정상적으로 설치가 잘 진행되었습니다!

어색한 CLI 환경에서 서버환경 구성을 위해서 참 명령어도 많고 설치할 것도 많았었네요 ^^;;

 

 

 

 

※ 참고※

(1)Anaconda 버전 확인

conda -V

conda —version

 

 

(2) Anaconda 업데이트

conda update conda

 

 

(3) Anaconda 가상환경 생성

ex) test 라는 이름의 가상환경에 파이썬 3 버전을 설치하여 생성한다면,

conda create -n test python=3

 

 

 

(4)생성된 가상환경 리스트 확인

conda env list

 

 

(5)가상환경 활성화

ex) test 라는 이름의 가상환경을 활성화 한다면,

conda activate test

 

 

 

(6)가상환경 비활성화

conda deactivate

 

 

(7)가상환경 삭제

ex) test 라는 이름의 가상환경을 삭제한다면,

codna env remove -n test

 

 

(8)패키지 리스트 확인

conda list

 

 

(9)패키지 설치

ex) tensorflow 라는 라이브러리를 설치한다면,
(파이썬 pip 를 이용 패키지를 설치해도 된다)

conda install tensorflow     

 

 

(10)패키지 제거

conda remove tensorflow

 

 

(11)패키지 업데이트

conda update tensorflow

 

 

(12)전체 패키지 업데이트

conda update —all

 

 

 

 

 

 

 

이번 포스트는 이렇게 마무리하고 다음 포스트에 이어서 streamlit 앱 서버 배포까지 계속 달리겠습니다

드넓은 개발의 세계를 항해하시는 모든 분들 늘 건승하시기 바랍니다 ^^!!