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실습환경 구성: Colab & 로컬 환경
Day 1: 제조 비전 AI 개요 & OpenCV 기초
실습환경 구성: Colab & 로컬 환경
비전 AI — 제조 외관검사 시스템 > Day 1: 제조 비전 AI 개요 & OpenCV 기초
학습 목표
Google Colab에서 비전 AI 실습환경을 구성할 수 있다 로컬 환경에서 필요한 라이브러리를 설치할 수 있다 GPU 가용 여부를 확인하고 활용할 수 있다
실습환경 구성
비전 AI는 다른 주차와 달리 GPU가 필요하다. Google Colab 무료 GPU를 적극 활용하자.
환경 선택 가이드
| 환경 | GPU | 장점 | 단점 |
|---|---|---|---|
| Colab (추천) | 무료 T4 | 설치 불필요 | 세션 제한 |
| 로컬 (CPU) | 없음 | 항상 사용 | 학습 느림 |
| 로컬 (GPU) | 있으면 | 제한 없음 | 설치 복잡 |
Colab GPU 설정
런타임 → 런타임 유형 변경 → T4 GPU 선택아래 코드를 Colab 또는 로컬에서 실행하세요.
에디터 로딩 중...
핵심 포인트
- • Google Colab의 무료 T4 GPU를 적극 활용 (런타임 유형 변경)
- • 주요 라이브러리: opencv-python, torch, ultralytics, albumentations
- • GPU가 없어도 CPU로 학습 가능하나 시간이 오래 걸림
- • 프로젝트 디렉토리 구조를 미리 생성하여 데이터를 체계적으로 관리
AI로 학습하기 — 꿀팁
✅비전 AI 환경 의존성 충돌 점검AI 학습 팁
AI에게 requirements.txt 또는 pip install 명령의 패키지 버전 충돌을 점검받아 Colab과 로컬 환경 모두에서 재현 가능한 환경을 만드세요.
이 비전 AI 실습환경 requirements.txt를 점검해줘. OpenCV, PyTorch, Albumentations, Ultralytics 버전 조합에서 발생 가능한 충돌, Google Colab 기본 설치 패키지와의 충돌, CUDA 버전 불일치 문제를 찾고 안정적인 버전 조합을 추천해줘.
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