Dataiku에서 자체 파이썬 환경 활용

소개

Dataiku Data Science Platform(Dataiku DSS)을 이용하는 방법으로 Dataiku DSS를 Virtual Box를 사용하여 사용하는 방법 을 소개했습니다.
Dataiku는 pyenv 및 virtualenv와 같은 Python 환경을 관리하는 메커니즘을 제공합니다. 이번에는 Dataiku DSS에서 독자적인 Python 환경을 이용하고 싶은 경우에 그 기능을 이용하여 독자적인 Python 환경을 작성하는 방법과 작성한 Python 환경을 노트북에서 사용하는 방법에 대해 소개합니다.

고유한 Python 환경 만들기

1. Code Envs 화면을 표시합니다.

Dataiku에 로그인한 후 화면 오른쪽 상단의 큐브 아이콘을 클릭한 다음 관리자 메뉴를 클릭합니다.

그런 다음 화면 오른쪽 상단의 Code Envs 탭을 클릭합니다.

2. 자신의 파이썬 환경을 만듭니다.

화면 오른쪽 상단에 있는 NEW PYTHON ENV를 클릭합니다. 그런 다음 표시되는 New Python env 화면에서 다음 설정을 수행합니다.

Deployment type: Managed by DSS(recommended)

Name : (영숫자로 적절히 입력합니다)

Python: 필요한 Python 버전을 지정합니다. 예를 들어 Python 3.6을 사용하는 경우 [Python 3.6 (from PATH)]을 지정합니다.

Conda: 체크 없이 괜찮습니다. Conda를 사용하려면 확인합니다.

Mandatory packages, Jupyter: 모두 체크한 채로 둡니다.

설정이 완료되면 [CREATE] 버튼을 클릭합니다. 자체 Python 환경이 생성됩니다.


유의점

Dataiku가 설치된 환경에서 [Python]에 지정된 버전의 Python이 설치되어 있어야 하며 해당 버전의 실행 파일 경로가 환경 변수 PATH로 설정되어 있어야 합니다. Virtual Box 버전 Dataiku 어플라이언스를 사용하는 경우 Python2.7 및 Python3.6이 이미 설치되어 있으므로 해당 버전을 사용할 수 있습니다.

프록시 환경에서 독자적인 Python 환경을 만드는 경우, Dataiku의 Administrator 화면에서 프록시 정보를 미리 설정하십시오. 자세한 내용은 여기을 참조하십시오.

자체 Python 환경에 새로운 Python 라이브러리 설치

1. 라이브러리를 설치할 Python 환경을 선택하여 라이브러리 설치 화면을 표시합니다.

Code Envs 탭에 표시되는 Python 환경 목록에서 라이브러리를 설치할 Python 환경에 해당하는 Name 링크를 클릭합니다. 클릭한 후 화면 왼쪽의 Packages to install을 클릭합니다.

2. 설치할 라이브러리를 지정합니다.

화면 오른쪽 하단의 [REQUESTED PACKAGES(PIP)]에서 설치할 라이브러리를 설정합니다. 설정 후 [SAVE AND UPDATE] 버튼을 클릭합니다. 라이브러리가 설치됩니다.


설치되어 있는지 확인하려면 화면 왼쪽의 Installed packages를 클릭합니다.


보충
[ADD SETS OF PACKAGES] 버튼을 클릭하여 기계 학습에 사용할 표준 라이브러리를 지정하여 설치할 수도 있습니다.

독자적인 Python 환경을 노트북에서 사용

Dataiku의 노트북에서 독자적인 Python 환경을 사용하는 경우 다음을 수행합니다.

New Python notebook 화면의 Code env에서 고유한 Python 환경을 지정합니다.


또는 노트북 메뉴 [Kernel] > [Change kernel]에서 고유한 Python 환경을 지정합니다.

사이고에게

Dataiku DSS에서 독자적인 Python 환경을 만들고 노트북에서 사용하는 방법을 소개했습니다.
프로젝트별로 독자적인 Python 환경을 이용하고 싶은 경우에 좋으면 참고해 주세요.