설치는 했는데… 하나도 모르겠던 Python + AI 환경 구축 이야기 😵💫
소개
AI 스터디를 시작하면서 Python과 VS Code를 설치하면 뭔가 바로 개발을 시작할 수 있을 줄 알았습니다.
하지만 막상 설치를 끝내고 나니, 무엇을 해야 하는지 전혀 감이 오지 않았습니다.
Python 설치 완료
VS Code 설치 완료 👉 그런데… 다음 단계가 완전히 막힘
"이제 뭘 해야 하지?" 라는 상태에서 강의를 따라가며 하나씩 환경을 구성해봤습니다.
진행 방법
강의를 보면서 아래 순서대로 환경을 하나씩 맞춰봤습니다.
1. Python 설치 확인
python --version
설치는 했지만, 이 명령어를 통해 "정상적으로 연결되어 있는지" 확인하는 과정이 필요했습니다.
2. VS Code 설정
Python Extension 설치 (이걸 안 하면 코드 실행이 안 됨 😅)
인터프리터 선택
👉 이 과정에서 처음으로 "Python이 여러 개일 수 있다"는 걸 알게 됐습니다.
3. 가상환경 만들기 (여기서 멘붕 🤯)
python -m venv .venv
source .venv/scripts/activate
왜 이걸 하는지도 처음엔 이해가 안 됐습니다.
"환경을 분리한다"는 개념 자체가 낯설었음
👉 하지만 강의를 따라 하면서 "프로젝트마다 독립된 공간이 필요하다"는 걸 조금씩 이해했습니다.
4. OpenAI API 연결
pip install openai
API 키를 코드에 직접 넣으면 안 된다는 것도 처음 알게 됨
.env 파일로 관리하는 방식이 인상적이었음
간단한 테스트 코드:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1-mini",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
👉 "Hello"에 답이 오는 걸 보고 드디어 연결된 걸 체감했습니다.
결과와 배운 점
😵💫 처음 상태
설치만 하면 끝일 줄 알았음
용어 자체가 이해가 안 됨 (인터프리터, 가상환경 등)
💡 깨달은 점
환경 세팅이 생각보다 훨씬 중요하다
그냥 읽으면 이해 안 되고, 직접 해봐야 이해된다
가상환경은 "필수"다 (선택 아님)
🚧 시행착오
PATH 개념 이해 부족
가상환경 활성화에서 계속 막힘
VS Code에서 Python 연결 안 되는 문제
🚀 앞으로의 계획
이제 환경은 만들었으니 간단한 자동화부터 해보기
프롬프트 작성 연습
작은 프로젝트 하나 만들어보기
도움 받은 글 (옵션)
AI 스터디 강의 내용 정리
환경 구축 실습 가이드
👉 한 줄 요약
"설치는 시작일 뿐… 진짜는 환경 설정부터였다" 😅
