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docs/index.html

@@ -218,7 +218,7 @@ <h5 class="quarto-listing-category-title">Categories</h5><div class="quarto-list
 
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docs/posts/computer-tool/2024-09-02-uv-ultimate-virtual-env.html

@@ -258,7 +258,7 @@ <h2 class="anchored" data-anchor-id="here-comes-the-uv">Here Comes the uv!</h2>
 <h2 class="anchored" data-anchor-id="사용-사례">사용 사례</h2>
 <section id="프로젝트-초기화-및-복원" class="level3">
 <h3 class="anchored" data-anchor-id="프로젝트-초기화-및-복원">프로젝트 초기화 및 복원</h3>
-<p>보다 상세하고 내용은 <a href="https://docs.astral.sh/uv/">공식 문서</a>를 참고하자. 여기서는 내가 활용하는 간단한 사례를 소개하도록 한다. 이 역시 미래의 나 놈을 위한 것이다. 설치는 고민하지 말고 brew를 이용하자. brew 없이 까는 방법은 링크에 소개되어 있다.</p>
+<p>보다 상세한 내용은 <a href="https://docs.astral.sh/uv/">공식 문서</a>를 참고하자. 여기서는 내가 활용하는 간단한 사례를 소개하도록 한다. 이 역시 미래의 나 놈을 위한 것이다. 설치는 고민하지 말고 brew를 이용하자. brew 없이 까는 방법은 링크에 소개되어 있다.</p>
 <div class="sourceCode" id="cb1"><pre class="sourceCode bash code-with-copy"><code class="sourceCode bash"><span id="cb1-1"><a href="#cb1-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="op">&gt;</span> brew <span class="fu">install</span> uv </span></code><button title="Copy to Clipboard" class="code-copy-button"><i class="bi"></i></button></pre></div>
 <p>이제 프로젝트 폴더를 생성하고 아래와 같이 기초 작업을 해준다.</p>
 <div class="sourceCode" id="cb2"><pre class="sourceCode bash code-with-copy"><code class="sourceCode bash"><span id="cb2-1"><a href="#cb2-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a><span class="op">&gt;</span>  uv <span class="ex">init</span> . <span class="co"># 프로젝트 초기화</span></span>

docs/search.json

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     "href": "posts/computer-tool/2024-09-02-uv-ultimate-virtual-env.html#사용-사례",
     "title": "uv, 궁극의 가상 환경",
     "section": "사용 사례",
-    "text": "사용 사례\n\n프로젝트 초기화 및 복원\n보다 상세하고 내용은 공식 문서를 참고하자. 여기서는 내가 활용하는 간단한 사례를 소개하도록 한다. 이 역시 미래의 나 놈을 위한 것이다. 설치는 고민하지 말고 brew를 이용하자. brew 없이 까는 방법은 링크에 소개되어 있다.\n> brew install uv \n이제 프로젝트 폴더를 생성하고 아래와 같이 기초 작업을 해준다.\n>  uv init . # 프로젝트 초기화\n> uv venv --python 3.12.0 # venv 조건 활성화 및 파이썬 설치  \n> uv add jupyter polars # pyproject.toml에 넣자. \n\n----\n\n> un sync # pyproject.toml #내용 동기화 \n\n프로젝트를 초기화하고, venv를 통해 가상환경을 설치한다. 이떄 파이썬 버전을 지정할 수 있다.\n필요한 패키지를 설치한다. add 명령을 활용하면 pyproject.toml에 추가된다.\n해당 프로젝트 디렉토리를 github 등을 통해 수입했다면, uv sync를 통해 pyproject.toml의 내용을 해당 로컬 머신이 설치할 수 있다.\n\n\n\nOS 특정 패키지 설치\nOS에 따라서 서로 다른 파이썬 패키지가 필요한 경우가 있다. 대표적으로 torch가 그렇다. 리눅스에서는 nvidia CUDA를 쓰로 macOS에서는 metal(MPS)를 쓰는 상황을 가정해보자. 토치의 홈페이지에서는 각각 상황에 디해서 pip로 어떻게 설치해야 하는지를 알려준다. 이 내용을 pyproject.toml에 반영하면 된다.\n[project]\n\nname = \"test-uv-torch\"\nversion = \"0.1.0\"\ndescription = \"Add your description here\"\nreadme = \"README.md\"\nrequires-python = \">=3.11\"\n\ndependencies = [\n    \"jupyter>=1.1.1\",\n    \"matplotlib>=3.9.2\",\n    \"torch>=2.4.0\",\n    \"torchvision>=0.9.0\",\n    \"torchaudio>=2.4.0\"\n    ]\n\n[project.optional-dependencies]\n\ncuda = [\n    \"torch>=2.4.0; sys_platform == 'linux'\",\n    \"torchvision>=0.9.0; sys_platform == 'linux'\",\n    \"torchaudio>=2.4.0; sys_platform == 'linux'\"\n    ]\n  \n[tool.uv.sources]\ncuda = { url = \"https://download.pytorch.org/whl/cu124\" }\ntoml을 좀 들여다 보자.\n    \"torch>=2.4.0\",\n    \"torchvision>=0.9.0\",\n    \"torchaudio>=2.4.0\"\nmacOS의 경우 sys_platform으로 ’darwin’을 지정하면 된다. macOS의 경우 CPU를 쓰는 상황과 동일하기 떄문에 별달리 OS를 지정하지 않았다.\ncuda를 쓰는 상황을 가정해서 cuda라는 이름의 별도 옵션을 만들었다. [tool.uv.sources]는 pip로 설치할 때 --index-url의 옵션을 넣어주면 된다. 위 toml의 경우 cuda 12.4를 활용했다. 이렇게 지정해 둔 cuda 옵션으로 Pytorch를 설치하고 싶다면 아래와 같이 실행하면 된다.\n> uv sync --extra cuda\n\n--extra는 toml 파일에 있는 별도의 의존성 옵션을 이용하겠다는 뜻이다."
+    "text": "사용 사례\n\n프로젝트 초기화 및 복원\n보다 상세한 내용은 공식 문서를 참고하자. 여기서는 내가 활용하는 간단한 사례를 소개하도록 한다. 이 역시 미래의 나 놈을 위한 것이다. 설치는 고민하지 말고 brew를 이용하자. brew 없이 까는 방법은 링크에 소개되어 있다.\n> brew install uv \n이제 프로젝트 폴더를 생성하고 아래와 같이 기초 작업을 해준다.\n>  uv init . # 프로젝트 초기화\n> uv venv --python 3.12.0 # venv 조건 활성화 및 파이썬 설치  \n> uv add jupyter polars # pyproject.toml에 넣자. \n\n----\n\n> un sync # pyproject.toml #내용 동기화 \n\n프로젝트를 초기화하고, venv를 통해 가상환경을 설치한다. 이떄 파이썬 버전을 지정할 수 있다.\n필요한 패키지를 설치한다. add 명령을 활용하면 pyproject.toml에 추가된다.\n해당 프로젝트 디렉토리를 github 등을 통해 수입했다면, uv sync를 통해 pyproject.toml의 내용을 해당 로컬 머신이 설치할 수 있다.\n\n\n\nOS 특정 패키지 설치\nOS에 따라서 서로 다른 파이썬 패키지가 필요한 경우가 있다. 대표적으로 torch가 그렇다. 리눅스에서는 nvidia CUDA를 쓰로 macOS에서는 metal(MPS)를 쓰는 상황을 가정해보자. 토치의 홈페이지에서는 각각 상황에 디해서 pip로 어떻게 설치해야 하는지를 알려준다. 이 내용을 pyproject.toml에 반영하면 된다.\n[project]\n\nname = \"test-uv-torch\"\nversion = \"0.1.0\"\ndescription = \"Add your description here\"\nreadme = \"README.md\"\nrequires-python = \">=3.11\"\n\ndependencies = [\n    \"jupyter>=1.1.1\",\n    \"matplotlib>=3.9.2\",\n    \"torch>=2.4.0\",\n    \"torchvision>=0.9.0\",\n    \"torchaudio>=2.4.0\"\n    ]\n\n[project.optional-dependencies]\n\ncuda = [\n    \"torch>=2.4.0; sys_platform == 'linux'\",\n    \"torchvision>=0.9.0; sys_platform == 'linux'\",\n    \"torchaudio>=2.4.0; sys_platform == 'linux'\"\n    ]\n  \n[tool.uv.sources]\ncuda = { url = \"https://download.pytorch.org/whl/cu124\" }\ntoml을 좀 들여다 보자.\n    \"torch>=2.4.0\",\n    \"torchvision>=0.9.0\",\n    \"torchaudio>=2.4.0\"\nmacOS의 경우 sys_platform으로 ’darwin’을 지정하면 된다. macOS의 경우 CPU를 쓰는 상황과 동일하기 떄문에 별달리 OS를 지정하지 않았다.\ncuda를 쓰는 상황을 가정해서 cuda라는 이름의 별도 옵션을 만들었다. [tool.uv.sources]는 pip로 설치할 때 --index-url의 옵션을 넣어주면 된다. 위 toml의 경우 cuda 12.4를 활용했다. 이렇게 지정해 둔 cuda 옵션으로 Pytorch를 설치하고 싶다면 아래와 같이 실행하면 된다.\n> uv sync --extra cuda\n\n--extra는 toml 파일에 있는 별도의 의존성 옵션을 이용하겠다는 뜻이다."
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posts/computer-tool/2024-09-02-uv-ultimate-virtual-env.qmd

@@ -50,7 +50,7 @@ uv 개발진의 야심처럼 uv는 pip, pip-tools, pipx, poetry, pyenv, virtuale
 
 ### 프로젝트 초기화 및 복원 
 
-보다 상세하고 내용은 [공식 문서](https://docs.astral.sh/uv/)를 참고하자. 여기서는 내가 활용하는 간단한 사례를 소개하도록 한다. 이 역시 미래의 나 놈을 위한 것이다. 설치는 고민하지 말고 brew를 이용하자. brew 없이 까는 방법은 링크에 소개되어 있다. 
+보다 상세한 내용은 [공식 문서](https://docs.astral.sh/uv/)를 참고하자. 여기서는 내가 활용하는 간단한 사례를 소개하도록 한다. 이 역시 미래의 나 놈을 위한 것이다. 설치는 고민하지 말고 brew를 이용하자. brew 없이 까는 방법은 링크에 소개되어 있다. 
 
 ```bash
 > brew install uv