AWS EC2 서비스를 위한 Flask 설정

AWS, Putty  이후 총 7.69 GB 에서 기본 사용공간 제외하면 사용가능한 공간은 6.4GB 이다.

인공지능 개발에는 라이브러리 의존성이 강하다.

이런 이유로 무료공간 사용시 라이브러리 용량 계산을 염두에 둬야한다.

 

AWS, Putty  이후

 

https://www.anaconda.com/products/individual

Anaconda | Individual Edition

 

 

 

64-Bit (x86) Installer (550 MB) 에 우클릭 , 링크 복사 한다.

 

wget ..... 붙여넣기로 실행한다

 

 

 

 

Please, Enter 에 따라서 엔터키를 누른다.

 

 

More 상태에서는 Enter  키를 계속 누르고 있어야 한다.

 

 

이렇게 yes 나 보이면, Enter 누름을 중단하고, yes 를 입력한다.

 

 

 

Enter 를 클릭한다.

 

컴퓨터 사양마다 다르지만 보통 5분여 시간이 걸린다

 

 

conda 를 초기화시키는 여부를 묻는다.

yes 로 입력한다.

 

 

마지막 하단부에 설치완료를 출력한다.

 

 

 

Anaconda  설치 여부를 체크한다.

 

 

 

 

 

 

 

vim ~/.bashrc   를 입력 후 엔터를 친다.

다음과 같은 편집창이 열린다.

 

 

 

 

 

위 코드에서 중요한 부분을 따로 정리하면 다음과 같다.

적색부분에 경로설정이 잘 되어있는지 확인한다.

설치가 되었는데 conda  명령어가 안 먹는 이유는 100% 이것 때문이고, 여기에서

시간과 에너지 손실이 가장 많이 일어닌다. 

 

# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/ubuntu/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/home/ubuntu/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/home/ubuntu/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/home/bigdeal/anaconda3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

export PATH=/home/ubuntu/anaconda3/bin:$PATH

 

만약 편집할 이유(경로가 다르다면...)가 발생하면 다음과 같이 처리한다.

정상 경로로 설정되었다면 다음 과정은 필요없다.

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                    i 를 클릭하면 하단부에 INSERT 가 보인다.(편집모드진입)

 

 

 

 

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Esc 키 누른 후 :wq!  (write , quit and exit 의미)를 치고 나온다.

 

 

 

exit 를 하면 화면이 꺼진다.

 

다시 putty 에 접속한다.

 

 

 

Anaconda 설치 전 16.8 % 에 비교하면, 설치 후엔 50%의 용량을 더 차지한다.

따라서 이후 텐서플로나 파이토치등의 라이브러리를 추가할 때 용량의 부담이 발생하는 점을 염두에 두셔야 한다.

그래서 다음엔 미니콘다로 설치할 생각이다.

(무료버전 사용에 한함)

www.softonic.kr/download/filezilla/windows/post-download

 

로 가서 파일질라를 다운받아 설치한다.

첫 화면에서 다음과 같이 진행한다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

모든 파일이 전송 성공을 확인한다.

 

Putty 로 돌아간다.

 

 

 

성공후 logout 혹은  exit 한다.

이제 바로 가상환경(venv) 로 진입한다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

다시 VSCode  로 간다.