Pythonセットアップ

MLOps Desktopは、システムにインストールされたPythonを使用してMLパイプラインを実行します。

Pythonの確認

ターミナルで以下を実行します。

python3 --version

Python 3.9以降が表示されれば問題ありません。インストールされていない場合は、以下の手順に従ってください。

Pythonのインストール

Homebrew（推奨）

macOSでPythonを管理する最も簡単な方法です。

# Homebrewがインストールされていない場合
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# Pythonをインストール
brew install python@3.11

# 確認
python3 --version

公式インストーラー

python.orgからダウンロードします。

1. Python 3.11以降のインストーラーをダウンロード
2. .pkgインストーラーを実行
3. インストールの指示に従う
4. 新しいターミナルを開いて確認：python3 --version

pyenv

複数のPythonバージョンを管理する場合に適しています。

# pyenvをインストール
brew install pyenv

# シェル設定に追加（~/.zshrc）
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

# Pythonをインストール
pyenv install 3.11.0
pyenv global 3.11.0

# 確認
python3 --version

必要なパッケージ

MLOps Desktopを使用するには、以下のPythonパッケージが必要です。

パッケージ	用途
scikit-learn	機械学習アルゴリズム
pandas	データの読み込みと加工
numpy	数値計算
optuna	ハイパーパラメータ探索
shap	モデルの説明可能性
matplotlib	可視化

全パッケージをインストール

pip3 install scikit-learn pandas numpy optuna shap matplotlib

注意

Homebrew版Pythonを使用している場合、--break-system-packagesフラグが必要なことがあります。

pip3 install --break-system-packages scikit-learn pandas numpy optuna shap matplotlib

インストールの確認

python3 -c "import sklearn, pandas, numpy, optuna, shap; print('全パッケージがインストールされました')"

MLOps DesktopでのPython設定

1. MLOps Desktopを開く

2. 検出されたPythonパスを確認

   ツールバーにPythonのパスが表示されます。クリックすると詳細を確認できます。

3. パスの変更（必要な場合）

   異なるPythonを使用する場合：

   • ツールバーのPythonパスをクリック
   • 正しいパスを入力（例：/opt/homebrew/bin/python3）
   • Enterで保存

4. 動作確認

   簡単なパイプラインを実行して、パッケージが正しく読み込まれることを確認します。

Pythonパスの確認方法

どのPythonを使用しているか不明な場合：

# 利用可能なPythonを表示
which -a python3

# Homebrew Python
/opt/homebrew/bin/python3 --version

# システムPython（非推奨）
/usr/bin/python3 --version

一般的なパス：

インストール方法	パス
Homebrew（Apple Silicon）	/opt/homebrew/bin/python3
Homebrew（Intel）	/usr/local/bin/python3
公式インストーラー	/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.X/bin/python3
pyenv	~/.pyenv/shims/python3

仮想環境（任意）

ヒント

仮想環境はオプションですが、プロジェクトごとに依存関係を分離する場合に推奨されます。

venvを使用

# 仮想環境を作成
python3 -m venv ~/.mlops-env

# アクティベート
source ~/.mlops-env/bin/activate

# パッケージをインストール
pip install scikit-learn pandas numpy optuna shap matplotlib

# MLOps Desktop用のパスを確認
which python
# → /Users/yourname/.mlops-env/bin/python

このパスをMLOps Desktopで設定すると、パッケージのバージョンが固定されます。

condaを使用

# 環境を作成
conda create -n mlops python=3.11

# アクティベート
conda activate mlops

# パッケージをインストール
conda install scikit-learn pandas numpy optuna shap matplotlib

# パスを確認
which python
# → /opt/homebrew/anaconda3/envs/mlops/bin/python

トラブルシューティング

「sklearn が見つかりません」

パッケージ名はscikit-learnですが、インポート時はsklearnです。

pip3 install scikit-learn

「pip: command not found」

pipの代わりにpip3を使用してください。

pip3 install パッケージ名

パッケージをインストールしたのに見つからない

複数のPythonがインストールされている可能性があります。使用しているpipを確認してください。

which pip3
# MLOps Desktopで設定したPythonと一致しているか確認

SHAPのインストールに失敗する

SHAPにはCコンパイラが必要です。Xcodeコマンドラインツールをインストールしてください。

xcode-select --install

その後、再度pip3 install shapを実行します。

権限エラー

最近のmacOSでは--userまたは--break-system-packagesが必要な場合があります。

pip3 install --user scikit-learn
# または
pip3 install --break-system-packages scikit-learn

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