개요 OpenAI의 Whisper 사용을 위해 필수적으로 설치해야 할 ffmpeg 설치 예제 각 OS별 설치 명령어 확인 Windows에서 패키지 관리자가 없을 경우 설치 방법 안내 OS별 설치 명령어 # Windows (chocolatey 사용) choco install ffmpeg # Windows (scoop 사용) scoop install ffmpeg # macOS (homebrew 사용) brew install ffmpeg # Ubuntu/Debian sudo apt update sudo apt install ffmpeg # CentOS/RHEL sudo yum install epel-release sudo yum install ffmpeg ffmpeg-devel # Fedora sudo dnf install ffmpeg ffmpeg-devel 패키지 관리자가 없을 경우 공식 웹사이트 방문 : https://ffmpeg.
개요 환경 변수를 코드 내에 직접 작성하는 것은 보안상 위험할 수 있다. 이를 방지하기 위해 .env 파일을 사용하여 환경 변수를 저장하고, dotenv 라이브러리를 활용해 이를 불러올 수 있다.
이번 글에서는 Google Colab 및 Jupyter Notebook에서 dotenv 사용법을 다룬다.
1. dotenv란? dotenv는 .env 파일에 저장된 환경 변수를 쉽게 로드할 수 있도록 도와주는 라이브러리이다. 이를 활용하면 API 키, 데이터베이스 접속 정보 등을 안전하게 관리할 수 있다.
Python에서는 python-dotenv을 사용한다.
2. dotenv 설치하기 Jupyter Notebook 또는 Google Colab에서 설치 !
1. Linux & macOS 1.1 임시 환경변수 설정 (현재 세션에서만 유효) export 변수명=값 예)
export PATH=$PATH:/usr/local/bin export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-17.jdk/Contents/Home 위 설정은 현재 터미널 세션에서만 유효하며, 터미널을 닫으면 사라진다.
1.2 영구 환경변수 설정 (1) Bash Shell (bash 사용 시) ~/.bashrc 또는 **~/.bash_profile*에 추가
export 변수명=값 예)
export PATH=$PATH:/usr/local/bin export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-17.jdk/Contents/Home 적용:
source ~/.bashrc # 또는 source ~/.bash_profile (2) Zsh Shell (macOS 기본 Shell) ~/.zshrc 파일 수정:
export 변수명=값 예)
export PATH=$PATH:/usr/local/bin export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-17.
Google Colab에서 허깅페이스 로그인 개요 Google Colab에서 허깅페이스 로그인 하는 방법 기재 허깅페이스 회원가입은 이미 되어 있는 것으로 가정 허깅페이스 토큰값 가져오기 프로필 클릭 > Settings > Access Tokens > Create New Token 선택 Token name에 이름 입력 후, 스크롤 하단에서 Create Token 버튼 선택 토큰값 획득을 한다. Google Colab에서 허깅페이스 로그인 다음 코드 입력 후 실행 from huggingface_hub import notebook_login notebook_login()
개요 Android Studio를 MacOS에서 설치를 하도록 한다. 사이트 접속 사이트 : https://developer.android.com/studio 화면 중간에 Download 버튼을 클릭 후 다운로드를 진행한다.
아래 화면에서 본인 환경에 맞는 Mac을 설치한다. 필자는 Mac with Apple Chip 을 선택했다.
아래와 같은 화면에서 Android Studio를 Applications 폴더로 이동 시킨다.
Android Studio 설정 Android Studio 프로그램을 실행하면 아래와 같이 설정 부분이 나온다. Next 버튼을 누른다. 아래 화면에서 Next 버튼을 누른다. 아래 화면에서 Next 버튼을 누른다. Accept 버튼을 클릭하고 Finish 버튼을 클릭한다.
개요 MacOS에서 Flutter를 설치한다. 사이트 접속 사이트 : Flutter https://flutter.dev/ 오른쪽 상단의 Get Started 를 선택한다. MacOS를 선택한다. 필자는 Android App 개발을 하고 싶기 때문에, Android를 선택하였다. 추가로 다음 명령어를 실행한다. sudo softwareupdate --install-rosetta --agree-to-license 스크롤을 내리면 Download and install 를 선택한다. 그리고 본인의 OS에 맞는 것을 선택한다. 필자는 M1이기 때문에 Apple Silicon 을 선택하였다. 압축받은 폴더는 압축을 푼다. 경로설정 폴더 구성은 Macintosh HD > 사용자 > 사용자명 > development > flutter로 될 것이다.
개요 Nasdaq Data Link은 금융 및 경제 데이터를 제공하는 플랫폼으로, 특히 투자자, 연구자, 그리고 데이터 애널리스트들에게 유용 기존 quandl에서 2018년에 Nasdaq에 인수되었으며, 주식, 채권, 선물, 외환, 경제 지표 등 다양한 데이터를 제공 그러나 Free 데이터에서 유의미한 데이터를 찾기에는 부족함을 느낌 Nasdaq Data Link의 주요 기능 데이터 제공 금융 시장 데이터 (주식, 상품, 금리 등) 경제 데이터 (GDP, 실업률, 소비자 물가 지수 등) 대체 데이터 (소셜미디어 트렌드, 위성 이미지 분석, 물류 데이터 등) API 기반 접근 Python, R, Excel 등 다양한 도구에서 API를 사용해 데이터를 불러올 수 있음.
개요 취업 준비생 들에게 필요한 캐글 연습 코드 클래스로 구현함 학습에서 제출까지 자동화하는 것에 목적을 둠 클래스에 대한 기본적인 이해가 있다는 전제하에 작성 전체 코드는 다음과 같다. import numpy as np import pandas as pd import shap import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 처리 및 모델링 라이브러리 from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder, OrdinalEncoder from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.metrics import ( mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score, mean_absolute_percentage_error ) from sklearn.
개요 Python 라이브러리 설치 시, 가끔 C++ 라이브러리 설치가 필요할 수 있다. 위와 같이 에러가 발생할 때 C++ 라이브러리를 설치를 한다. 설치방법 사이트 : https://visualstudio.microsoft.com/ko/visual-cpp-build-tools/ Build Tools 다운로드 버튼 클릭 후 관리자 권한으로 실행 아래와 같이 C++를 사용한 데스크톱 개발 선택 후, 설치 설치하는 데 다소 시간이 필요함 설치가 완료되면 재부팅을 한다. 파이썬 라이브러리 다시 설치 중간에 보면 cp312가 보이는데, C++을 활용해서 설치가 되었다는 것을 의미한다.
웹사이트 https://www.cursor.com/ 회원가입 Settings 가격정책(Pricing) 프로그램 설치 (Windows) 기존에 Visual Studio Code가 설치가 되어 있어야 한다. 실행 또는 (관리자 권한)으로 실행 Continue 버튼 선택 Use Extensions 선택 Data Preferences는 독자 취향에 맞게 선택한다. 필자는 Help Improve Cursor를 선택한다. Login 개인 계정 확인 후, Yes, Log in 버튼 클릭 Visual Studio Code 확인 이제 Visual Studio Code에 Cursor AI가 업데이트가 되었는지 확인해본다. 그러기 위해서는, 먼저 Github에서 새로운 Repository를 하나 생성한다. 필자는 cursor_ai_project로 명명했다.