# 환경 프리셋

**환경 프리셋이란,** 데이터 분석 및 인공지능 알고리즘 모델 개발을 시작하실 수 있도록 IDE환경과 Library를 제공하는 것을 의미합니다. 환경 프리셋은 CPU / GPU로 구분되어있습니다. 프로젝트에 사용하고자 하는 환경 프리셋을 선택하여 활용해보세요!

![Yennefer는 프로젝트에 필요한 컨테이너를 제공합니다.](https://3918013974-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fz3we3nr9KG7pxrf2L6GN%2Fuploads%2FlxCTiwniAsRmuoSH5zVr%2F%ED%99%98%EA%B2%BD%ED%94%84%EB%A6%AC%EC%85%8B2.png?alt=media\&token=7e0418fe-9fea-4a41-b7fc-4e11600a2667)

## CPU 환경 프리셋

### 1. Data Analysis

파이썬 3.8, 2.7, R 커널이 포함된 CPU 전용 환경 프리셋입니다. \
추가로 파이썬 3.8버전 Pytorch, tensorflow2와 같은 머신러닝 프레임워크에 대한 환경도 제공합니다.

### 2. RStudio R 3.6

R의 안정된 버전인 R 3.6를 제공하고 ggplot2, dplyr 등 다양한 시각화 및 데이터 처리 패키지를 제공합니다.

### 3. RStudio R 4.2

R의 최신 버전인 R 4.2를 제공하고 ggplot2, dplyr 등 다양한 시각화 및 데이터 처리 패키지를 제공합니다.

### 4. Jupyter RTC (Beta)

파이썬 3.8 커널이 포함된 CPU 전용 환경 프리셋입니다.\
Jupyterlab의 RTC(Real Time Collaboration)기능을 포함하여 두 명 이상의 사용자가 실시간으로 협업이 가능합니다. *<mark style="color:blue;">주의: 이 기능은 실험적 기능으로 데이터 변경의 우려가 있으니 꼭 데이터를 백업해 주시기 바랍니다.</mark>*

### 5. MATLAB

데이터 분석, 알고리즘 개발 및 모델 생성에 사용되는 프로그래밍 및 수치 해석 플랫폼인 MATLAB이 포함되어 있는 CPU 전용 컨테이너입니다. CPU를 사용한 간단한 작업을 수행할 수 있습니다.

### 6. SSH

SSH로 접근하여 접속할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용자는 터미널 (XShell, PuTTY, SSH Client 등)을 통해 SSH로 접속하여 외부 IDE에서 원하는 환경으로 연구를 수행할 수 있습니다.

## GPU 환경 프리셋&#x20;

### 1. ML/DL Environment

파이썬 3.8, 2.7 커널이 포함된 환경 프리셋입니다.\
추가로 파이썬 3.8버전 Pytorch, tensorflow2와 같은 머신러닝 프레임워크에 대한 환경도 제공합니다. GPU를 사용할 수 있는 CUDA 및 CuDNN 라이브러리가 미리 설치되어 있어 전문적인 연구에 적합합니다.

### 2. MATLAB Deep Learning

데이터 분석, 알고리즘 개발 및 모델 생성에 사용되는 프로그래밍 및 수치 해석 플랫폼인 MATLAB이 포함되어 있는 환경 프리셋입니다. GPU 사용 및 딥러닝에 필요한 툴박스가 설치되어있어 전문적인 작업을 수행할 수 있습니다.