M1 Max 맥북 (16인치 형)에 Python, TensorFlow 깔기

새로 구입한 M1 Max 맥북 (16형) 에서 딥러닝을 위한 테스트 소스를 돌리는데 성공했다. 애플 실리콘이라 설치 과정이나 방법이 인텔실리콘과 다르기 때문에 여러 사이트의 내용을 종합해서 문제 없이 설치할 수 있었다. (사실 최신 자료로 조회해 보려고 했는데 2022년도에 작성된 자료는 별로 없어 버전을 맞추는데 좀 고심을 했다) 

 

아래 사진에 쥬피터 노트북으로 소스를 돌려 나온 결과로 "Metal device set to: Apple M1 Max" 문구가 바로 애플 실리콘인 M1 Max 에서 잘 돌고 있다는 야그..

 

MiniForge 설치 전에 파이썬을 먼저 설치한건 뻘짓인지 아닌지 아직은 잘 모르겠다. conda 환경과 그냥 터미널 환경에서 별도로 파이썬을 돌릴 수 있으니 서로 영향을 받지 않는게 아닌가 하는 생각...

 

지난 토요일에 '빅데이터분석기사' 필기 시험을 보았는데 사실 합격을 장담할 순 없다. 수학/통계학적 어프로치가 아닌 ITer로써의 어프로치이기 때문에 이론 위주로 공부를 했는데 공식이나 수학적 통계 문제가 많이 나와서 결과가 어떻게 될지 잘 모르겠다. 그럼에도 불구하고 파이썬과 텐서플로우로 딥러닝과 AI를 실습할 완벽한 준비가 되었음을 자축하는 바이다.

 

 

그럼 설치시에 정리했던 수순을 나열해 보도록 하겠다. 

 

Python 설치 

 

1.  pyenv 설치 

       brew install pyenv

2. Python 인스톨 버전 리스트 확인 

       pyenv install -list

3. Python 설치 

       pyenv install 3.10.3 (2022.04.11 최신버전) 

4. 시스템에서 버전 정리하기 

      % pyenv global 3.10.3
      % pyenv version

      python3 --version (변경이 되지 않은 상태) 

      아래 명령을 통해 .zshrc 환경변수 설정 
      % echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.zshrc
      % echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc

      아래 명령을 통해 .zshrc 초기화 후 다시 버전을 보면… 
      % source ~/.zshrc
      % python3 --version
      % python --version

      Python 3.10.3

참고 : https://velog.io/@formail0001/macOS-파이썬-실습-환경-완벽-구축-가이드-python3-pyenv-virtualenv-autoenv

질문 : virtualenv, autoenv 설치 필요한가???? 

Tensorflow 설치

 

1. MiniForge 다운로드

       다운로드 경로 :  https://github.com/conda-forge/miniforge

2. 설치 명령 

      chmod +x ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
      sh ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
      source ~/miniforge3/bin/activate

      # 선택 사항일 수 있지만 일반적으로 권장되는 TensorFlow용 가상환경 생성 
      conda create --name tf python=3.9
      conda activate tf 

      # Install the Tensorflow dependencies 
      conda install -c apple tensorflow-deps 

      # Install base tensorflow 
      python -m pip install tensorflow-macos 

      # Install metal plugin 
      python -m pip install tensorflow-metal

      # 라이브러리 설치 
      python -m pip install colorama lxml jinja2 pygments icecream konlpy folium matplotlib scikit-learn

      # 추가 라이브러리 설치. (위 라이브러리에서 누락된 것들 추가시킴) 
      python -m pip install numpy pandas statsmodels scipy seaborn requests beautifulsoup4 graphviz jupyter

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3. 텐서플로우 테스트용 샘플 소스 참조 

      https://gmnam.tistory.com/271

기타 참조 : https://velog.io/@heiswicked/M1-Tensorflow-깔끔하게-설치하는-방법