Macbook air m2 개발환경 설정하기

cloud2000·2023년 11월 12일

Python 가상 환경

1.anaconda 설치

jupyter notebook을 설치하여 Apple M2 GPU를 사용하는 환경을 마련해 보자

현재 시점(23.11.11)에 homebrew로 설치는 문제없이 된다.

brew install --cask anaconda
export PATH="/opt/homebrew/anaconda3/bin:$PATH"

zshrc에 anaconda 설치 경로를 PATH에 추가한다.

$ vi ~/.zshrc 
export PATH=$HOME/bin:/usr/local/bin:$PATH:/opt/homebrew/anaconda3/bin
. ~/.zshrc

# 아나콘다 설정 초기화
$ which conda
/opt/homebrew/anaconda3/bin

$ conda init zsh

terminal을 종료하고 다시 기동하면 prompt가 아래와 같이 변경되면서 가상환경임으로 알수 있다.

(base) ➜  ~ python --version
Python 3.11.5

2.가상 환경을 추가한다

(base) ➜  ~ conda create -n lab1
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done


==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  current version: 23.7.4
  latest version: 23.10.0

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=23.10.0



## Package Plan ##

  environment location: /opt/homebrew/anaconda3/envs/lab1



Proceed ([y]/n)? y

Preparing transaction: done
Verifying transaction: / WARNING conda.core.path_actions:verify(1051): Unable to create environments file. Path not writable.
  environment location: /Users/cloudjung/.conda/environments.txt

done
Executing transaction: \ WARNING conda.core.envs_manager:register_env(52): Unable to register environment. Path not writable or missing.
  environment location: /opt/homebrew/anaconda3/envs/lab1
  registry file: /Users/cloudjung/.conda/environments.txt
done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate lab1
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

conda의 신규 버전이 있어 아래와 같이 update한다.

$ conda update -n base -c defaults conda
$ conda -V
$ conda info

3.tensorflow, tensorflow-metal, jupyterlab 설치

Apple slicon M2 칩을 지원하는 tensorflow를 설치한다. 이떄 conda install과 pip install 명령이 혼동되어 아래 link를 통해 이해했다

conda install 과 pip install의 차이점

conda create -n lab1
conda activate lab1

conda install tensorflow
pip install tensorflow-metal  # conda로 하면 못찾음.
conda install jupyterlab

# jupyterlab을 실행한다.
jupyter-lab

cd /opt/homebrew/anaconda3/envs/lab1/lib/python3.11/site-packages

가상 환경에서 GPU가 사용이 가능한지 확인하는 방법

from tensorflow.python.client import device_lib
print("devices : ", device_lib.list_local_devices())
devices :  [PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU'), PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

conda cheatsheet

conda env list
conda install jupyter notebook
conda list
conda deactivate
conda remove --name lab1 --all

참고

error case

➜ ~ conda install tensorflow-metal
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: unsuccessful initial attempt using frozen solve. Retrying with flexible solve.
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: unsuccessful initial attempt using frozen solve. Retrying with flexible solve.

PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: