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Windows에서 AI/ML 개발 환경을 구성하는 순서입니다. 단계별로 따라 할 수 있도록 구성했습니다.

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사전 준비

  • Windows 10 버전 2004 이상 또는 Windows 11
  • 관리자 권한 계정
  • 인터넷 연결
NVIDIA GPU가 있는 경우 CUDA 관련 설치(드라이버, CUDA Toolkit, cuDNN)를 추가로 진행합니다. GPU가 없어도 CPU 기반으로 학습 환경을 구성할 수 있습니다.

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권장 설치 순서

  1. WSL 2
  2. Git
  3. Visual Studio Code
  4. Node.js
  5. NVIDIA Display Driver (GPU 사용 시)
  6. NVIDIA CUDA Toolkit (GPU 사용 시)
  7. NVIDIA cuDNN (GPU 사용 시)
  8. uv + Python
  9. PyTorch (CUDA)
  10. Rancher Desktop
  11. Ollama
  12. Claude Desktop
  13. Claude Code

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기본 점검

PowerShell을 관리자 권한으로 열고 아래 명령어를 실행합니다. 
winver
systeminfo | findstr /B /C:"OS"
wsl --status
  • wsl --status에서 오류가 발생하면 WSL 설치부터 시작합니다.
  • NVIDIA GPU 확인: nvidia-smi (드라이버 설치 후 실행 가능)

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설치 점검 목록

  • 관리자 권한/필수 도구 등 사전 요구사항을 먼저 확인했습니다.
  • 설치 후 버전 확인 명령어(--version)를 실행해 정상 설치를 검증했습니다.
  • PATH/환경변수 변경이 필요한 경우 터미널을 다시 열어 적용 여부를 확인했습니다.
  • 문제가 생겼을 때를 대비해 설치 로그 또는 스크린샷을 남겼습니다.

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문제 해결 가이드

  • 설치 파일이 실행되지 않으면 관리자 권한으로 다시 실행합니다.
  • 명령어가 인식되지 않으면 터미널을 새로 열고 PATH 반영 여부를 확인합니다.
  • 버전이 맞지 않으면 기존 설치를 정리한 뒤 권장 버전으로 재설치합니다.
  • 설정 변경 후 동작이 이상하면 시스템 재시작 후 다시 확인합니다.

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관련 문서

Setup 홈

운영체제별 설치 흐름을 다시 확인합니다.

다음: WSL (Windows Subsystem for Linux) 설치 가이드

다음 설치 단계를 이어서 진행합니다.