NLP(자연어처리)를 위한 사전세팅 - 3. VScode 설치하기

STEP 1. VS code (Visual Studio Code) 설치하기

 

- "Code(으)로 열기" 관련 2개의 항목을 체크하면, 탐색기에서 폴더/파일 우클릭 시 편리하다고 한다.

- 기본적으로 체크되어 있는 두 항목은 그대로 두고 다음을 누른다. 특히 "PATH에 추가"는 반드시 체크!

 

 

 

STEP 2. VS Code에 필요한 확장(Extensions) 설치하기

1. VSCode 실행
2. 왼쪽 사이드바에서 퍼즐 조각 아이콘 🧩 (Extensions) 클릭
3. 아래 확장들 검색해서 설치:

 

확장 이름	설명
✅ Remote - WSL	WSL 우분투에 직접 연결해서 작업할 수 있음
✅ Python	파이썬 코드 자동완성, 실행, 디버깅 등
✅ Jupyter	.ipynb 파일 실행 지원 (Colab처럼 셀 단위 실행)
⭕ Docker	나중에 Docker 이미지/컨테이너 시각적으로 관리하고 싶을 때

 

 

 

STEP 3. 실습 폴더를 VS Code에서 열기

1. WSL Ubuntu 터미널 실행

wsl -d Ubuntu-22.04

Windows 터미널에서 위 명령어 입력하거나 Windows 검색창에서 Ubuntu 22.04 실행

 

 

2. 실습 폴더 생성 후 이동

mkdir -p ~/ai-practice/ratsgo && cd ~/ai-practice/ratsgo

 

부분	설명
mkdir -p	중간 폴더(workspace)가 없어도 자동으로 같이 만들어줌
~/ai-practice/ratsgo	내 홈 디렉토리(~) 아래에 실습용 폴더 생성
&& cd ...	만든 다음 바로 그 폴더로 이동

 

 

3. VS Code로 해당 폴더 열기

code .

이 명령어 하나로 해당 폴더가 VS Code에서 열리고, 자동으로 WSL Ubuntu 환경과 연결.

 

 

보안 확인 창이 뜨면서 WSL로 설치된 Ubuntu 환경과 연결이 성공적으로 되었음. ("Yes, I trust the authors" 눌러주면 된다.)

 

 

 

STEP 4. 테스트

(1) 오른쪽 하단에서 WSL: Ubuntu-22.04 표시 문구 확인되는지?

지금 VS Code가 Windows가 아니라 WSL Ubuntu 환경 안에 연결되어 있다는 뜻 => [성공]

 

(2) py파일을 만든 후 열면 ▶️ 실행 버튼이 보이는지?

VS Code가 Python 환경을 잘 인식하고 실행할 준비가 되어 있다는 뜻 => [성공]

 

(3) ipynb파일을 만든 후 열면 셀 단위로 실행이 되는지?

Jupyter 인터페이스까지 정상 연결되었다는 뜻 => 근데, 실행 안됨 (나중엔 성공했음)

 

실행 버튼을 눌러도 ipynb파일 실행 자체가 되지 않고, 위에 'select kernel' 이라는 문구가 뜬다. 문구 아래에는 두 옵션이 보였다.

옵션	설명	선택 여부
Python Environments...	로컬이나 WSL 안에 설치된 파이썬 인터프리터 목록 보여줌	✅ 이걸 선택
Existing Jupyter Server...	이미 실행 중인 외부 Jupyter 서버에 연결 (보통 원격 서버, 클라우드 등)	❌ 지금은 해당 없음

 

 

그랬더니 이번에는 'Select a Python Environment'이라는 문구가 떴고, 그 밑에는 아래 두 옵션이 보였다.

옵션	설명	선택 여부
Python 3.10.12 /bin/python3 (Global Env)	보통 /usr/bin/python3에 대한 심볼릭 링크이긴 하지만, 일부 상황에선 설정 경로가 다를 수 있음 (“Global Env”: 가상환경 아님 = 시스템 전체에 적용된 환경)	❌
Python 3.10.12 /usr/bin/python3	WSL Ubuntu에 기본 설치된 시스템 Python	✅ 이걸 선택

 

 

이렇게 하고 다시 실행 버튼 누르니 동작하긴 했지만 아래와 같은 오류메시지와 함께 오류가 났다.

 

오류 메시지의 뜻은 ipykernel이라는 패키지가 설치되지 않아서 Jupyter 셀을 실행할 수 없다는 것..!

ipykernel은 VS Code나 Jupyter Notebook에서 Python 셀을 커널로 실행하기 위해 반드시 필요한 라이브러리.

 

그래서 아래와 같은 명령어를 통해 ipykernel 설치 시도를 했는데 되지 않았다. pip이 아직 Ubuntu에 설치되어 있지 않아서 그런 것 같다. pip부터 설치해주도록 하자.

 

 

Ubuntu 터미널에서 아래 명령어 입력하여 pip설치 (성공)

sudo apt update
sudo apt install python3-pip -y

 

그 다음, 다시 ipykernel 설치 (성공)

python3 -m pip install ipykernel

 

 

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사전 세팅이 끝난 것 같다. 이제 [한국어 임베딩] 책에 나오는 실습 코드를 돌려보면서 공부를 할 수 있겠다! 공부를 하면서 내가 하고 싶은 자연어처리 관련 분석을 해볼 것이다.