python AI 개발환경 설정(가상환경) + Jupyter lab (colab)

Python AI 개발 환경 구축: 로컬(uv) vs. 클라우드(Colab)

1. 개요

이 문서는 파이썬 AI 개발을 위한 두 가지 주요 환경 구축 방법을 정리한 것이다. 첫 번째는 uv를 활용해 개인 PC에 구축하는 로컬(Local) 환경의 핵심 도구인 JupyterLab이고, 두 번째는 별도 설치가 필요 없는 클라우드(Cloud) 환경인 Google Colab이다. 각 환경의 개념과 특징을 이해하여 상황에 맞는 최적의 도구를 선택하고 활용하는 것을 목표로 한다.

2. 🚀 로컬 개발 환경 (`uv` + JupyterLab)

가. JupyterLab 이란?

JupyterLab은 웹 브라우저에서 실행되는 **통합 개발 환경(IDE)**이다. 단순히 코드를 작성하고 실행하는 노트북(ipynb) 기능을 넘어, 파일 탐색기, 터미널, 텍스트 편집기 등 데이터 과학 작업에 필요한 여러 도구를 하나의 작업 공간에 통합하여 제공한다.

쉽게 비유하자면, JupyterLab은 데이터 과학자를 위한 **‘디지털 작업실’**과 같다. 작업실 안에서 코드가 담긴 노트북, 각종 데이터 파일, 명령어 창을 한눈에 펼쳐놓고 유기적으로 오가며 전체 프로젝트를 관리할 수 있는 유연한 공간이다.

나. 로컬 환경 도구로 `uv`를 선택한 이유

전통적인 conda나 pip+venv 조합 대신 uv를 선택한 이유는 속도와 간결함을 통해 현대적이고 효율적인 개발 환경을 구성하기 위함이다.

uv의 핵심 장점:
1. 압도적인 속도: uv는 Rust로 작성되어 기존 pip이나 conda 대비 수십 배에서 수백 배 빠른 패키지 설치 및 의존성 해결 속도를 보여준다. 기다리는 시간을 극적으로 줄여준다.
2. 통합된 도구: 가상 환경 생성(venv)과 패키지 설치(pip) 기능을 uv 명령어 하나로 통합하여 관리의 복잡성을 낮춘다.
3. 간결함과 표준: 파이썬 표준 패키지 인덱스(PyPI)를 사용하면서도 미니멀하고 빠른 환경 구축을 가능하게 한다.

다. 환경 구축 절차 (`uv` 활용)

Python 3.9 설치 (사전 조건) Homebrew를 통해 특정 버전의 파이썬을 설치한다.
```
brew install python@3.9
```
uv 가상 환경 설정 프로젝트 폴더를 생성 후, uv로 Python 3.9 기반의 가상 환경(.venv)을 만든다.
```
mkdir my-local-project && cd my-local-project
uv venv --python 3.9
source .venv/bin/activate
```
JupyterLab 설치 및 실행 활성화된 가상 환경 내에서 uv pip으로 JupyterLab을 설치하고 실행한다.
```
uv pip install jupyterlab
jupyter lab
```

라. 주요 단축키

Jupyter의 작업 효율은 명령 모드와 입력 모드의 이해에서 시작된다.

명령 모드 (Command Mode): 셀 테두리가 파란색. 셀 자체를 하나의 블록 단위로 다룬다. (Esc로 진입)
입력 모드 (Edit Mode): 셀 테두리가 초록색. 셀 내부에 코드를 입력하고 수정한다. (Enter로 진입)

기능	단축키 (Win/Linux: Ctrl)	설명
(필수) 셀 실행	`Shift + Enter`	현재 셀 실행 후, 아래 셀로 이동한다.
	`Cmd + Enter`	현재 셀 실행 후, 커서는 그대로 유지된다.
셀 추가	`A` (명령 모드)	현재 셀 위에 새 셀을 추가한다.
	`B` (명령 모드)	현재 셀 아래에 새 셀을 추가한다.
셀 관리	`D, D` (명령 모드)	현재 셀을 삭제한다. (D를 두 번 누름)
	`X` / `C` / `V` (명령 모드)	셀을 잘라내기 / 복사 / 붙여넣기 한다.
셀 타입 변경	`M` (명령 모드)	셀을 마크다운 타입으로 변경한다.
	`Y` (명령 모드)	셀을 코드 타입으로 변경한다.
코드 편집	`Cmd + /` (입력 모드)	선택한 코드 라인을 주석 처리/해제한다.
	`Shift + Tab` (입력 모드)	함수 괄호 안에서 함수의 설명(Docstring)을 본다.

3. ☁️ 클라우드 개발 환경 (Google Colaboratory)

가. Google Colab 이란?

**Google Colaboratory(Colab)**는 구글이 제공하는 클라우드 기반의 무료 Jupyter Notebook 환경이다. 모든 연산이 구글의 서버에서 이루어지므로 별도의 설치 과정 없이 웹 브라우저만으로 강력한 개발 환경을 이용할 수 있다.

쉽게 비유하자면, Colab은 **‘구글이 제공하는 고사양 컴퓨터를 인터넷을 통해 무료로 빌려 쓰는 것’**과 같다. 내 컴퓨터 사양과 무관하게 딥러닝 모델을 학습시킬 수 있는 것이 최대 장점이다.

핵심 장점:
- 설치 불필요 (Zero Setup): 웹 브라우저와 구글 계정만 있으면 즉시 사용 가능하다.
- 무료 GPU/TPU 제공: 딥러닝 등 고사양 연산에 필수적인 하드웨어를 무료로 제공한다.
- 쉬운 공유와 협업: 링크 하나로 노트북을 공유하고 실시간으로 함께 편집할 수 있다.

나. 주요 단축키

Colab은 Jupyter와 많은 단축키를 공유하지만, Ctrl + M (macOS: Cmd + M) 조합을 사용하는 고유한 단축키가 많다.

기능	단축키 (Win: Ctrl, Mac: Cmd)	설명
(필수) 셀 실행	`Shift + Enter` / `Cmd + Enter`	Jupyter와 동일하다.
셀 추가	`Cmd + M, A`	현재 셀 위에 새 셀을 추가한다.
	`Cmd + M, B`	현재 셀 아래에 새 셀을 추가한다.
셀 삭제	`Cmd + M, D`	현재 셀을 삭제한다.
셀 타입 변경	`Cmd + M, M`	셀을 텍스트(마크다운) 타입으로 변경한다.
	`Cmd + M, Y`	셀을 코드 타입으로 변경한다.
명령어 팔레트	`Cmd + Shift + P`	모든 기능을 검색하고 실행할 수 있는 창을 연다.

4. 💡 로컬 vs. 클라우드: 언제 무엇을 쓸까?

구분	로컬 환경 (`uv` + JupyterLab)	클라우드 환경 (Google Colab)
초기 설정	필요 (Python, uv, 라이브러리 설치)	불필요 (웹 브라우저로 접속하면 끝)
성능	내 PC 사양에 의존	무료 GPU/TPU 제공 (고성능)
인터넷 연결	오프라인 작업 가능	필수
파일 관리	자유롭고 빠름 (로컬 파일 시스템)	구글 드라이브 연동 또는 업로드/다운로드 필요
적합한 작업	- 인터넷이 없는 환경에서의 작업<br>- 맞춤형 환경 구축<br>- 가벼운 데이터 분석 및 스크립팅	- 딥러닝 모델 학습<br>- 빠른 프로토타이핑<br>- 팀원과의 코드 공유 및 협업