가능하면 Conda를 쓰지 마세요..

[sl100104]

Prophet이라는 pacakge하나 설치하려고 3시간을 허비한 사례입니다.. 아직도 않되고 있어요

prophet neural-prophet에서 설치 에러가 생기는데 prophet_env로 만들고 kernel에 Python(prophet_env) 까지 만드는 코드를 만들어 주세요. 기존에 있던 prophet, pystan등 사 지우고 새로 설치하면 좋겠구요,conda로 해주세요...

Monicao4-mini

Searching memo: memo 사용 방법

아래는 conda로 완전히 새로운 prophet_env 환경을 만들고, 기존에 설치된 prophet/pystan 등을 제거한 뒤에, Jupyter 커널까지 등록하는 단계별 명령어입니다. 터미널(또는 Anaconda Prompt)에 그대로 복사·붙여넣기 하시면 됩니다.

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# 1. (Optional) 기존 base 환경에서 prophet, pystan, neuralprophet 제거 conda remove -n base prophet pystan neuralprophet -y pip uninstall prophet pystan neuralprophet fbprophet -y # 2. 새로운 conda 환경 생성 (Python 3.9 사용) conda create -n prophet_env python=3.9 -y # 3. 환경 활성화 conda activate prophet_env # 4. 필수 패키지 설치 # - prophet (이전 이름 fbprophet 포함) # - pystan (prophet의 백엔드) # - neuralprophet # - Jupyter kernel 등록용 ipykernel conda install -c conda-forge prophet=1.1 pystan ipykernel -y pip install neuralprophet # 5. Jupyter에 kernel 등록 python -m ipykernel install \ --user \ --name=prophet_env \ --display-name="Python (prophet_env)" # 6. 확인 # jupyter notebook 또는 jupyter lab을 실행해서 # 커널 목록에 "Python (prophet_env)"가 보이는지 확인하세요. jupyter notebook

설명이 필요한 주요 포인트

1. conda remove / pip uninstall 으로 기존 설치 충돌 제거
2. conda create -n prophet_env python=3.9 으로 새 환경 생성
3. conda install -c conda-forge prophet pystan ipykernel + pip install neuralprophet
4. python -m ipykernel install 로 Jupyter 커널 등록

이제 Jupyter Notebook/Lab 실행 시 커널 선택 메뉴에서 “Python (prophet_env)”를 선택하면, 깨끗한 환경에서 prophet과 neuralprophet을 바로 사용하실 수 있습니다.

기존에 불필요한 env는 conda 에서 어떻게 지워요?

Monicao4-mini

Searching memo: conda env remove conda delete env

아래 순서대로 진행하시면 필요 없는 conda 환경(env)을 안전하게 삭제할 수 있습니다.

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# 1. 현재 설치된 모든 환경 목록 보기 conda env list # 또는 conda info --envs # 2. (만약 삭제하려는 env가 활성화(active) 상태라면) 다른 환경으로 전환 또는 비활성화 conda deactivate # 3. 삭제할 환경 제거 # 예를 들어, 'old_env' 라는 이름의 환경을 지우려면: conda env remove -n old_env # 4. 삭제 확인 conda env list

설명

• conda env list 또는 conda info --envs 로 설치된 환경 이름을 정확히 확인하세요.
• 활성화된 환경은 직접 삭제할 수 없으니, conda deactivate 또는 다른 환경으로 전환한 뒤 삭제해야 합니다.
• 삭제 후 다시 목록을 확인해서 해당 환경이 사라졌는지 검토합니다.

prophet 이 들어간 모든 env지우려면요?

Monicao4-mini

Searching memo: conda env remove wildcard

아래처럼 한 번에 “prophet” 문자열을 포함한 모든 env를 찾아 삭제할 수 있습니다.

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# 1) 혹시 현재 prophet 환경에 활성화되어 있다면 비활성화 conda deactivate # 2) 이름에 'prophet' 이 들어간 env들만 골라서 하나씩 삭제 for env in $(conda env list | awk '/prophet/ {print $1}'); do echo ">>> removing env: $env" conda env remove -n "$env" done # 3) 삭제가 잘 됐는지 최종 확인 conda env list

설명

• conda env list 로 설치된 모든 env 중 이름에 prophet 이 포함된 행을 awk '/prophet/ {print $1}' 로 뽑아냅니다.
• 꺼낸 이름을 for 루프에서 하나씩 conda env remove -n <env_name> 으로 지웁니다.
• 삭제 전 conda deactivate 를 해서 활성화된 env가 있으면 빠져나오세요.

Windows(cmd) 환경이라면 awk 대신 findstr 를 쓰실 수도 있습니다:

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conda deactivate for /f "tokens=1" %e in ('conda env list ^| findstr /i prophet') do ( echo removing %e conda env remove -n %e ) conda env list

기존에 있던 prophet_stable을 다시 사용하려면?

Monicao4-mini

Searching memo: conda activate env prophet_stable

아직 prophet_stable 환경을 삭제하지 않으셨다면, 단순히 활성화만 하시면 됩니다:

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conda activate prophet_stable

만약 이미 지워버렸거나 새로 복원(재생성)해야 한다면, 두 가지 방법이 있습니다.

1. (권장) 이전에 내보낸 YAML 파일이 있을 때

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   conda env create -f prophet_stable.yml

   — 이렇게 하면 prophet_stable 환경 안에 기록된 모든 패키지가 그대로 복원됩니다.

2. 직접 새로 만들면서 Prophet 설치하기

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   # 1) 환경 생성, 원하는 Python 버전 지정 conda create -n prophet_stable python=3.8 # 2) 환경 활성화 conda activate prophet_stable # 3) conda-forge 채널에서 prophet 설치 conda install -c conda-forge prophet

이제 다시 prophet_stable 환경을 활성화해서 이전처럼 작업하실 수 있습니다.

prophet_stable 속에 기존에 설치된 파일들은 다 제거하고 새로 install 하나요?

Monicao4-mini

Searching memo: conda env update --prune

아니요. conda install 만으로는 환경 안의 이전 패키지들을 전부 지우고 새로 설치하지 않습니다.
기존에 설치된 패키지는…

• 새로운 버전을 깔아야 할 때만 업그레이드(또는 교체)
• 의존성에 맞춰 추가/삭제가 필요한 경우에만 자동으로 제거

…됩니다.

만약 정말 “깨끗하게” 환경을 초기화한 뒤 필요한 패키지만 새로 설치하고 싶다면, 아래 방법 중 하나를 사용하세요.

1. 환경 자체를 삭제했다가 다시 만들기

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   # 1) 기존 환경 삭제 conda remove -n prophet_stable --all # 2) 환경 새로 생성 & prophet 설치 conda create -n prophet_stable python=3.8 -c conda-forge prophet

2. YAML 파일 + prune 옵션으로 업데이트
   이전에 prophet_stable.yml (환경 내 패키지 구성을 덤프한 파일)이 있다면:

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   # 환경 업데이트하면서, .yml에 명시되지 않은 패키지는 전부 제거 conda env update -n prophet_stable -f prophet_stable.yml --prune

3. 특정 패키트 강제 재설치
   Prophet만 깨끗하게 다시 깔고 싶다면:

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   conda activate prophet_stable conda install -c conda-forge --force-reinstall prophet

요약

• 일반 conda install 으로는 기존 패키지를 전부 지우지 않음
• 환경 전체를 초기화하려면 “삭제 후 재생성” 또는 --prune 옵션 사용
• 특정 패키트만 새로 깔고 싶을 땐 --force-reinstall 로 재설치 가능합니다.

(prophet_stable) C:\Users\JaseNew>conda install -c conda-forge --force-reinstall prophet CorruptedEnvironmentError: The target environment has been corrupted. Corrupted environments most commonly occur when the conda process is force-terminated while in an unlink-link transaction. environment location: C:\Users\JaseNew\anaconda3\envs\prophet_stable corrupted file: C:\Users\JaseNew\anaconda3\envs\prophet_stable\conda-meta\cmdstan-2.29.2-hc4b6281_2.json

Monicao4-mini

Searching memo: CorruptedEnvironmentError conda corrupted file json fix

아래 절차를 따라 환경을 복구해 보세요.

1. 잠금(lock) 파일·깨진 메타 파일 삭제
   CorruptedEnvironmentError 메시지에 나오는 JSON 파일을 직접 지워줍니다.
   (Windows PowerShell 또는 CMD에서 실행)

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   del C:\Users\JaseNew\anaconda3\envs\prophet_stable\conda-meta\cmdstan-2.29.2-hc4b6281_2.json

2. conda 잠금(lock) 해제
   간혹 conda가 잠긴 채로 남아 있으면 아래 명령으로 해제합니다.

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   conda clean --lock

3. 깨진 패키지 강제 제거
   --force 옵션으로 문제가 된 패키지를 지워 줍니다.

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   conda activate prophet_stable conda remove --force cmdstan

4. Prophet (및 의존 패키지) 재설치

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   conda install -c conda-forge --force-reinstall prophet

5. (만약 위 방법으로도 실패한다면) 환경을 통째로 재생성

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   conda deactivate conda env remove -n prophet_stable --yes conda create -n prophet_stable python=3.8 -c conda-forge prophet --yes

요약

• 손상된 메타 파일을 직접 지운 뒤 conda lock 해제 → 깨진 패키지 강제 삭제 → 재설치
• 그래도 안 되면 환경을 삭제 후 다시 만드는 것이 가장 확실합니다.

그런데 anaconda prompt에 나오는 env list와 jupyter kernel list가 서로 달라요

Monicao4-mini

Searching memo: jupyter kernel conda env sync

아래 내용을 참고해서 Conda 환경(env)과 Jupyter 커널(kernel) 목록을 맞춰 보세요.

---

1. 왜 목록이 다를까?

• conda env list 는 디스크에 존재하는 Conda 환경 이름만 보여줍니다.
• jupyter kernelspec list 는 Jupyter에 “등록된” 커널(spec)만 보여줍니다.
• 즉, Conda 환경을 만들었다고 자동으로 Jupyter 커널에 올라가는 것은 아닙니다.

---

2. 해결 방법

1. 커널 등록하기
   사용하고 싶은 Conda 환경마다 ipykernel 을 설치하고 커널로 등록해야 합니다.
   예를 들어 환경 이름이 myenv 라면:

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   conda activate myenv conda install ipykernel # 또는 pip install ipykernel python -m ipykernel install \ --user \ --name myenv \ --display-name "Python (myenv)"

   –– 이렇게 하면 Jupyter가 재시작되었을 때 “Python (myenv)” 커널이 목록에 나타납니다.

2. nb_conda_kernels 쓰기 (선택)
   Jupyter Lab/Notebook에서 모든 Conda 환경을 자동으로 감지하게 하려면

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   conda install -n base nb_conda_kernels

   을 설치한 뒤 Jupyter를 재시작하세요.
   –– 그러면 Conda 환경을 일일이 등록하지 않아도, 커널 목록에 자동으로 뜹니다.

3. 불필요한 커널 제거
   커널 목록을 확인하려면:

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   jupyter kernelspec list

   로 표시되는 경로 아래 폴더 이름(예: myenv)을 지우려면:

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   jupyter kernelspec uninstall myenv

   를 실행해 주세요.

4. 확인

   • Conda 환경 리스트:

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     conda env list

   • Jupyter 커널 리스트:

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     jupyter kernelspec list

   둘이 일치하는지 확인하고, 필요시 Jupyter 서버를 재시작하세요.

---

3. 요약

• Conda 환경은 만들 때마다 ipykernel 설치 → python -m ipykernel install … 로 Jupyter에 등록
• nb_conda_kernels 를 이용하면 자동 감지 가능
• 사용하지 않는 커널은 jupyter kernelspec uninstall <name> 으로 정리

이 과정을 거치면 Anaconda Prompt의 conda env list 와 Jupyter의 커널 목록이 동일하게 보일 것입니다.

그러면 prophet_stabe이 kernel에 Python(prophet_stable)로 보이게 하는 코드는? 그리고 jupyter list에서 불요한 kernel을 제가 하는 방법은?

Monicao4-mini

Searching memo: prophet_stable ipykernel install jupyter kernel

아래와 같이 하시면 됩니다.

1. prophet_stable 환경을 “Python (prophet_stable)” 커널로 등록하기

1. Conda 환경 활성화

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   conda activate prophet_stable

2. ipykernel 설치

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   conda install ipykernel

3. Jupyter 커널로 등록

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   python -m ipykernel install \ --user \ --name prophet_stable \ --display-name "Python (prophet_stable)"

   –– 이후 Jupyter를 재시작하면 커널 목록에 “Python (prophet_stable)”이 뜹니다.

2. 불필요한 커널 제거하기

1. 현재 설치된 커널 목록 확인

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   jupyter kernelspec list

   예시 출력

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   Available kernels: python3 /home/you/.local/share/jupyter/kernels/python3 myenv /home/you/.local/share/jupyter/kernels/myenv obsolete-kernel /home/you/.local/share/jupyter/kernels/obsolete-kernel

2. 특정 커널 제거

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   jupyter kernelspec uninstall obsolete-kernel

   –– 위 명령어로 obsolete-kernel 폴더 전체가 삭제됩니다.

3. (선택) 수동 삭제

   • 경로: ~/.local/share/jupyter/kernels/ 아래에 있는 원치 않는 폴더를 직접 지워도 됩니다.
   • 예:

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     rm -rf ~/.local/share/jupyter/kernels/obsolete-kernel

---

이제

• “prophet_stable” 환경 → “Python (prophet_stable)” 커널로
• 더 이상 필요 없는 커널은 jupyter kernelspec uninstall 또는 직접 폴더 삭제로

완벽하게 정리하실 수 있습니다.

ipykernel install 이 직까지도 헛돌아요...

Monicao4-mini

Searching memo: conda mamba ipykernel 설치 지연 헛돌음

아래 방법들로 한 번 시도해 보세요. 보통 Conda 의 의존성 해결 과정이 멈춰서 “헛도는” 경우가 많습니다.

1. Conda 자체 업데이트

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conda update -n base -c defaults conda

– 최신 버전의 solver 로 개선될 수 있습니다.

1. 캐시 정리

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conda clean --all

– 다운로드 캐시나 패키지 인덱스 등이 꼬여 있으면 제거해 줍니다.

1. (선택) mamba 사용
   mamba 는 conda 호환이면서 빠른 의존성 해소기로, 설치 속도가 월등히 빠릅니다.

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conda install -n base -c conda-forge mamba mamba install ipykernel

1. pip 로 대신 설치
   conda solver 가 계속 멈춘다면, pip 으로 ipykernel 만 깔고 나머지를 진행할 수도 있습니다.

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pip install ipykernel python -m ipykernel install \ --user \ --name prophet_stable \ --display-name "Python (prophet_stable)"

1. 채널 우선순위(Strict) 설정
   채널 간 충돌로 멈춰 있을 수 있으니 Strict 모드로 고정하면 도움이 됩니다.

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conda config --set channel_priority strict

그리고

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conda install -c conda-forge ipykernel

처럼 특정 채널을 명시해 주세요.

1. Verbose 로그로 원인 파악
   어디서 멈추는지 보고 싶다면 -v 또는 -vv 옵션을 붙여 실행해 보세요.

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conda install ipykernel -vv

위 옵션들을 하나씩 적용해 보시고, 그래도 멈춘다면
– 네트워크 상태
– 프록시/방화벽 설정
– .condarc 파일에 이상한 설정(채널 우선순위 등)
등을 점검해 보시기 바랍니다.
정상적으로 설치되면 다시

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python -m ipykernel install --user --name prophet_stable --display-name "Python (prophet_stable)"

로 커널 등록하시면 됩니다.

o4-mini

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prophet 설치 에러 해결 방법 - Monica

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