Python Virtualenv로 LLM 환경 구축하기 - Anaconda 없이 Mac/Windows에서 간단 설치 가이드

 

 

Python Virtualenv로 LLM 환경 구축하기 🐍 (Mac/Windows Anaconda 없이)

Anaconda가 무겁거나 설치 오류가 생긴다면? 괜찮아요. 더 가볍고 빠르게 셋업 가능한 방법이 있습니다. 바로 Python Virtualenv를 사용하는 방식이에요. 이 글에서는 Mac과 Windows 사용자 모두를 위한 대체 환경 구축 방법을 순서대로 소개할게요.

1. Python 설치 (Windows 사용자 전용)

Mac에는 기본 설치되어 있지만, Windows 사용자는 먼저 Python을 설치해야 해요.

• 추천 버전: Python 3.11.9 (python 접속 후 최신버전 설치 무방)
• 다운로드 링크: Python 3.11.9 다운로드

설치 시 Add Python to PATH 옵션을 꼭 체크하세요.

2. 프로젝트 폴더 이동

cd ~/Projects/lm-engineering  # Mac
cd .\Projects\lm-engineering  # Windows PowerShell

3. Virtualenv 가상환경 생성

python -m venv venv

위 명령어를 실행하면 현재 디렉토리에 venv 폴더가 생성되며, 이 안에 독립적인 파이썬 환경이 구성됩니다.

4. 가상환경 활성화

운영체제	명령어
Mac	source venv/bin/activate
Windows	venv\Scripts\activate

프롬프트가 (venv)처럼 바뀌면 성공적으로 활성화된 거예요.

5. 패키지 설치 (requirements.txt)

pip install -r requirements.txt

이 명령어는 프로젝트에서 필요한 모든 라이브러리와 의존성을 한 번에 설치해줘요. 처음 실행 시 시간이 좀 걸릴 수 있어요. 💡

6. Jupyter Lab 실행

jupyter lab

브라우저가 열리고, JupyterLab 인터페이스가 뜨면 성공!

✅ 마무리

이렇게 해서 Anaconda 없이도 LLM 실습 환경을 완벽하게 구축할 수 있어요. 설치가 안 되거나 무거운 툴을 피하고 싶다면 Python Virtualenv는 훌륭한 대안이 될 수 있습니다.

다음 단계로는 OpenAI API 키 설정 및 연동으로 넘어갈 예정이에요. 환경 설정이 끝났다면, JupyterLab을 열고 실습을 바로 시작해보세요!