업데이트
reticulate::install_miniconda() 를 사용해주세요.
conda4r 패키지 개발을 중단합니다.
reticulate
패키지에 install_miniconda() 함수가 포함되기로 결정되어서
패키지 개발을 중단합니다.
multilinguer
패키지의 install_conda() 함수는 reticulate 패키지의
함수를 사용하는 것으로 변경 중입니다.
블로그 내의 함수 동작도 우선은 전부 멈춰두었습니다. 이후 reticulate 패키지의 cran 버전에 포함되면 위 이야기대로 동작하도록 하겠습니다.
한줄요약
multilinguer::install_conda()를 쓰세요. (응?)
conda는 다양한 언어를 위한 패키지 매니저로 개발중입니다. anaconda로 익히 알려지면서 python 배포판의 일종으로 쓰이고 있습니다. 최근 파이썬은 딥러닝 프레임워크들의 인기에 힘입어 많은 사람들의 관심을 받고 있습니다. 개발과 연구라는 두 마리 토끼를 잡기 위해서 많은 프레임워크가 파이썬으로 개발되었습니다.
이런 환경에서 R은 취약한 자체적인 프레임워크를 해결하기 위해 python을 품는 결정을 합니다. 그 결과로 나온 부산물이 reticulate 패키지입니다. Rstudio 팀은 tensorflow와 keras를 이용하기 위해서 reticulate 패키지를 개발합니다. 이는 놀라운 생산성으로 이어졌습니다. R 패키지는 python 패키지에서 api 변경만 따라가면 되는 상황이 되었습니다. 내부 로직을 전부 python 패키지에 위임함으로써 R 패키지의 유지보수관리에 혁신적인 효율성을 확보한 셈이죠.
이 때 중요하게 권장하는 사항이 conda 패키지 매니저를 사용하는 것입니다. 헌데 R 사용자에게 다른 개발 언어를 설치하는 것은 어려운 일일 수 있습니다. 그 중에 conda 패키지 매니저는 매우 쉬운 축에 속합니다…만, 뭔가 화면 하나하나, 옵션 하나하나 어떤 것인지 아는 것은 확실히 어려운 일입니다. 그런거 다 알꺼면 왜 R로 스크립팅하나요…
그래서 conda4r 패키지를 준비했습니다. conda4r 패키지는 Windows 32bit, 64bit, MacOS, Linux를 지원하는 miniconda를 설치하는 함수를 제공합니다.
설치 방법
conda4r 패키지는 R
사용자를 위한 다른 개발 언어 설치를 지원하는 프로젝트인 multilinguer
패키지군의 일원입니다. conda4r 패키지는
인프라로써 설치를 위한 개별 함수들을 제공합니다. multilinguer
패키지는 has_conda() 함수를 제공합니다.
has_conda() 함수는 제가 할 수 있는 한의 테스트를 통해서
conda가 동작하는 상태를 만드는 것을 목표로 합니다.
# install.packages("remotes")
remotes::install_github("mrchypark/multilinguer")
사용법
위에 설명드린 대로 has_conda() 함수를 실행하면
끝입니다.
library(multilinguer)
has_conda()
그럼 기존에 설치된 conda가 있는지 확인합니다. 있으면
그대로 종료, 아니라면 conda 설치를 시작합니다. 우선
다운로드 받고, 표준 경로에 miniconda를 설치합니다.
Windows에서 ssl 관련된 문제가 있어 수정합니다. 그리고
conda 버전을 업데이트 합니다. 버전 업데이트를 진행하고 싶지
않다면 update 옵션을 FALSE를 주면 됩니다. 잘
됬는지 확인하기 위해 conda를 사용하는 패키지를 설치, 실행해
보겠습니다.
remotes::install_github("haven-jeon/KoSpacing")
KoSpacing
패키지는 KoNLP 패키지의 개발자이신 고감자님이 만든 띄어쓰기
패키지입니다. python의 keras 패키지를 사용하기
때문에, 패키지를 사용하기 위해서 reticulate 패키지와 conda가 필요합니다.
library(KoSpacing)
KoSpacing 패키지는 버전이 0.1.1 이상인지 꼭 확인하셔야 합니다. 이전 버전은 설치에 문제가 있어서 동작하지 않습니다.
packageVersion("KoSpacing")
KoSpacing
패키지의 설치에서는 conda가 필요하지 않습니다만,
library(KoSpacing)을 실행시 나오는 안내 문구처럼
set_env() 함수를 실행할 때 필요합니다. 앞서
has_conda()를 잘 실행하셨다면 이제 set_env()
실행할 때 문제가 생기지 않으면 좋을 것 같습니다.(응?)
set_env()
아마 위에 함수가 잘 끝나면 세션을 재시작할 것입니다. 이제 동작을 확인해보겠습니다.
library(KoSpacing)
spacing("김형호영화시장분석가는'1987'의네이버영화정보네티즌10점평에서언급된단어들을지난해12월27일부터올해1월10일까지통계프로그램R과KoNLP패키지로텍스트마이닝하여분석했다.")
2019-08-10 03:28:32.102292: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
loaded KoSpacing model!
[1] "김형호 영화시장 분석가는 '1987'의 네이버 영화 정보 네티즌 10점 평에서 언급된 단어들을 지난해 12월 27일부터 올해 1월 10일까지 통계 프로그램 R과 KoNLP 패키지로 텍스트마이닝하여 분석했다."첫 실행 이후에는 위 메세지 없이 결과만 출력합니다.
잘 동작하시나요? 혹시라도 안되시는 분들은 댓글로 남겨주시면 감사하겠습니다.