교과서 코드를 내 컴퓨터에서
돌아가게 만들자

설치 도중에 막히는 대부분의 이유는 준비가 안 된 상태로 시작해서입니다. 세 가지만 먼저 확인하세요.

내 컴퓨터에 프로그램을 설치할 수 있나요?

학교 실습실 PC는 설치가 제한된 경우가 있습니다. 설치 창에서 "관리자 권한이 필요합니다"가 뜨면 선생님께 말씀드리세요. 개인 노트북이라면 대부분 문제없습니다.

내 계정 이름에 한글이 들어 있나요?

Windows 계정 이름이 한글이면 홈 디렉터리 경로에 한글이 섞입니다(C:\Users\홍길동). 대부분은 문제없지만 일부 라이브러리에서 오류가 납니다. 아래 명령으로 미리 확인해 두세요.

echo %USERPROFILE%

한글이 나온다면 지금 당장 바꿀 필요는 없습니다. 나중에 이상한 오류가 나면 이 점을 선생님께 말씀드리세요. 실습 폴더는 08단계에서 함께 만듭니다.

GitHub 계정에 쓸 이메일을 정하세요

• 학교 이메일이 있다면 그것으로 가입하세요. 학생 인증이 훨씬 빨리 끝납니다.
• 학교 이메일이 없으면 개인 이메일로 가입한 뒤, 학생증 사진으로 인증합니다.
• 학교에서 관리하는 조직(Organization) 계정이 아니라 개인 계정으로 가입해야 합니다.

학생 인증(Student Developer Pack)을 받으면 Copilot을 비롯한 여러 유료 도구를 무료로 씁니다. 심사에 하루에서 며칠이 걸리므로 가장 먼저 신청해 두고 나머지 설치를 진행하세요.

1. 계정 만들기

1. github.com/signup에서 가입합니다.
2. 사용자 이름은 앞으로 계속 쓰게 됩니다. 포트폴리오에 그대로 노출되니 진지하게 정하세요. (예: gildong-kim)
3. 가입 후 메일함에서 인증 링크를 눌러 이메일 확인을 마칩니다.
4. 2단계 인증(2FA)을 켜라고 나오면 켜 두세요. 나중에 필수가 됩니다.

2. 학생 인증 신청하기

1. education.github.com/pack에 접속해 신청을 시작합니다.
2. 역할은 Student를 선택합니다.
3. 학교 이름은 Mirim Meister High School처럼 영문으로 입력합니다. 목록에 없으면 직접 입력하세요.
4. 학교 이메일이 없다면 학생증 사진을 올립니다. 이름, 학교명, 현재 연도가 또렷하게 보여야 합니다.
5. "어떻게 GitHub를 사용할 계획인가요?"에는 영어로 두세 문장 적으면 충분합니다.

I am a student at Mirim Meister High School, majoring in
intelligent software. I use GitHub to store my Python class
projects, practice version control, and share small tools
I build with my classmates.

VS Code는 편집기일 뿐, 코드를 실제로 실행하는 것은 파이썬입니다. 파이썬을 먼저 설치합니다.

Windows

1. python.org/downloads에서 3.12 이상 버전을 내려받습니다.
2. 설치 프로그램 첫 화면 맨 아래 Add python.exe to PATH에 반드시 체크합니다.
3. Install Now를 누릅니다.
4. 마지막 화면에 Disable path length limit 버튼이 보이면 눌러 줍니다.

macOS

python.org 설치 파일을 받아 그대로 설치하거나, Homebrew가 있다면 brew install python@3.12로 설치합니다. macOS에 원래 들어 있는 파이썬은 버전이 낮으니 새로 설치하세요.

python --version
pip --version

Visual Studio Code는 무료 코드 편집기입니다. 이름이 비슷한 Visual Studio(뒤에 Code가 없는 것)와는 다른 프로그램이니 헷갈리지 마세요.

1. code.visualstudio.com에서 내려받습니다. 화면이 알아서 내 운영체제에 맞는 버튼을 보여 줍니다.
2. Windows 설치 중 추가 작업 선택 화면에서 아래 항목에 체크하세요.
   • 파일 상황에 맞는 메뉴에 "Code(으)로 열기" 작업 추가
   • 디렉터리 상황에 맞는 메뉴에 "Code(으)로 열기" 작업 추가
   • PATH에 추가 (기본으로 체크되어 있습니다)
3. macOS는 내려받은 앱을 응용 프로그램 폴더로 옮긴 뒤 실행합니다.

메뉴가 영어라서 헤매는 시간을 줄입니다. 다만 오류 메시지 검색은 영어가 훨씬 잘 나오니, 익숙해지면 영어로 되돌리는 것도 방법입니다.

방법

1. 왼쪽 세로 막대에서 네모 네 개 모양의 확장(Extensions) 아이콘을 누릅니다. 단축키는 Ctrl+Shift+X입니다.
2. 검색창에 Korean Language Pack을 입력합니다.
3. Microsoft가 만든 Korean Language Pack for Visual Studio Code를 설치합니다.
4. 설치가 끝나면 오른쪽 아래에 다시 시작하겠냐는 알림이 뜹니다. Restart를 누릅니다.

알림을 놓쳤을 때

Ctrl+Shift+P로 명령 팔레트를 열고 아래를 입력한 뒤 ko를 고릅니다.

Configure Display Language

VS Code는 처음엔 텅 빈 편집기입니다. 확장을 깔아야 파이썬 문법 검사, 자동 완성, 디버깅이 동작합니다. 확장 화면(Ctrl+Shift+X)에서 아래 ID를 검색해 설치하세요.

반드시 설치

있으면 편한 것

Git은 코드의 변경 이력을 기록하는 프로그램이고, GitHub은 그 기록을 인터넷에 올려 두는 곳입니다. 둘은 다른 것입니다. Git을 설치하고, 내가 누구인지 알려 주는 최초 설정을 해야 첫 커밋을 만들 수 있습니다.

1. 이미 깔려 있는지 먼저 확인

터미널(Ctrl+`)이나 명령 프롬프트에서 확인합니다. 버전이 나오면 설치는 이미 끝난 것이니 2번은 건너뛰세요.

git --version

git version 2.47.1.windows.1

2. 설치하기

• Windows — git-scm.com/download/win에서 내려받아 설치합니다. 선택 항목이 아주 많이 나오는데 전부 기본값으로 두고 Next만 눌러도 됩니다.
• macOS — 터미널에 git --version을 치면 설치 안내 창이 뜹니다. 또는 xcode-select --install을 실행하세요. Homebrew가 있다면 brew install git도 됩니다.

3. 지금 설정이 되어 있는지 확인

Git의 전역 설정은 .gitconfig라는 파일 하나에 저장됩니다. 아래 명령으로 그 내용을 확인합니다.

git config --list --global

값 하나만 콕 집어 확인하려면 이렇게 씁니다. 설정이 없으면 아무것도 출력되지 않습니다.

git config --global user.name
git config --global user.email

4. 최초 설정하기

아래 두 줄이 반드시 필요한 설정입니다. 커밋 하나하나에 이 이름과 이메일이 기록으로 남습니다.

git config --global user.name "Gildong Hong"
git config --global user.email "gildong@e-mirim.hs.kr"

다음 세 줄은 필수는 아니지만 넣어 두면 나중에 겪을 문제를 미리 막아 줍니다.

git config --global init.defaultBranch main
git config --global core.quotepath false
git config --global pull.rebase false

운영체제에 따라 줄바꿈 문자 처리도 맞춰 둡니다. 이걸 안 하면 팀 작업에서 "고친 게 없는데 파일 전체가 바뀐 것으로 보이는" 현상이 생깁니다.

git config --global core.autocrlf true

git config --global core.autocrlf input

5. .gitconfig 파일을 직접 열어 보기

설정은 결국 텍스트 파일 하나입니다. 아래 명령으로 VS Code에서 바로 열 수 있습니다.

git config --global --edit

[user]
	name = Gildong Hong
	email = gildong@e-mirim.hs.kr
[init]
	defaultBranch = main
[core]
	quotepath = false
	autocrlf = true
[pull]
	rebase = false

6. 잘못 넣었을 때 고치기

같은 명령을 다시 실행하면 덮어쓰기 됩니다. 지우려면 --unset을 씁니다.

git config --global user.name "새 이름"        # 그냥 다시 실행하면 덮어씀
git config --global --unset user.email        # 값을 지움

user.name=Gildong Hong
user.email=gildong@e-mirim.hs.kr
init.defaultbranch=main
core.quotepath=false
core.autocrlf=true
pull.rebase=false

앞으로 만들 파일이 수십 개가 됩니다. 처음에 자리를 정해 두지 않으면 나중에 "그 파일 어디 갔지"로 시간을 다 씁니다. 홈 디렉터리 아래에 aipyprojects 하나를 만들고, 그 안에 실습별로 폴더를 나눕니다.

1. 홈 디렉터리가 어디인지 알기

홈 디렉터리는 내 계정의 기본 폴더입니다. 터미널을 열면 보통 여기서 시작합니다.

줄여서 ~(물결표)로 씁니다. 이 안내서에서 ~/aipyprojects라고 쓰면 Windows에서는 C:\Users\사용자이름\aipyprojects를 뜻합니다.

Windows (명령 프롬프트)   echo %USERPROFILE%
Windows (PowerShell)     echo $HOME
macOS · 리눅스            echo $HOME

2. 폴더 만들기

터미널에 아래를 그대로 붙여 넣고 실행하세요. 홈으로 이동한 뒤 aipyprojects와 첫 실습 폴더를 한 번에 만듭니다.

cd %USERPROFILE%
mkdir aipyprojects
cd aipyprojects
mkdir ch01-module
cd ch01-module

cd ~
mkdir -p aipyprojects/ch01-module
cd aipyprojects/ch01-module

탐색기나 Finder에서 마우스로 만들어도 똑같습니다. 다만 명령으로 만들면 오타가 나도 바로 알 수 있고, 앞으로 쓸 cd 명령에도 익숙해집니다.

3. 이렇게 나눠 씁니다

실습마다 폴더를 새로 만드세요. 1단원에서 배웠듯 파이썬은 현재 작업 디렉터리부터 모듈을 찾기 때문에, 관련 있는 파일끼리 한 폴더에 모여 있어야 임포트가 됩니다.

~/aipyprojects/
    ch01-module/          1단원 모듈과 패키지
        greet.py
        greetmain.py
        nature/
            __init__.py
            animals/
                __init__.py
                bird.py
    ch02-gui/             2단원 GUI 프로그래밍
        memo.py
        gui_test.py
    sandbox/              그냥 이것저것 해 보는 곳
        check_env.py

4. VS Code로 열기

VS Code는 파일 하나가 아니라 폴더를 여는 방식으로 씁니다. 지금 만든 실습 폴더 안에서 아래를 실행하세요. 마지막 점(.)은 "지금 이 폴더"라는 뜻입니다.

code .

메뉴로 열려면 파일 → 폴더 열기, 단축키는 Ctrl+K Ctrl+O입니다.

5. Git 저장소로 만들기 (선택)

07단계에서 Git 설정을 마쳤다면, 실습 폴더를 저장소로 만들어 변경 이력을 남길 수 있습니다.

git init
git add .
git commit -m "첫 실습 시작"

커밋하기 전에 올리지 않을 파일 목록을 만들어 두세요. 파이썬이 자동으로 만드는 캐시 폴더 같은 것들입니다.

__pycache__/
*.pyc
.venv/
.env
*.prof
.vscode/

Author identity unknown
*** Please tell me who you are.

여기서 한 번에 성공하면 나머지는 쉽습니다. 인터프리터를 고르고, 점검 스크립트를 돌려 봅니다.

1. 인터프리터 고르기

컴퓨터에 파이썬이 여러 개 깔려 있을 수 있어서, VS Code에 "이 파이썬으로 실행해"라고 알려 줘야 합니다.

1. Ctrl+Shift+P를 누릅니다.
2. Python: Select Interpreter를 입력하고 실행합니다.
3. 목록에서 3.12 이상 버전을 고릅니다.

2. 점검 스크립트 만들기

08단계에서 만든 실습 폴더에 check_env.py라는 새 파일을 만들고 아래 코드를 붙여 넣으세요. 파일을 새로 만들 때는 탐색기 영역에서 새 파일 아이콘을 누르거나 Ctrl+N 후 저장하면 됩니다.

import sys
import os
import subprocess

print("[OK] 파이썬", sys.version.split()[0])
print("[OK] 실행 위치 ", os.getcwd())

try:
    import tkinter
    print("[OK] tkinter 사용 가능")
except ImportError:
    print("[!!] tkinter 없음 - 2단원 GUI 실습이 안 됩니다")

try:
    name = subprocess.run(["git", "config", "--global", "user.name"],
                          capture_output=True, text=True).stdout.strip()
    if name:
        print("[OK] Git 설정됨 -", name)
    else:
        print("[!!] Git 사용자 이름이 없습니다. 07단계를 다시 하세요.")
except FileNotFoundError:
    print("[!!] Git이 설치되어 있지 않습니다. 07단계를 확인하세요.")

if sys.version_info < (3, 10):
    print("[!!] 파이썬이 너무 낮습니다. 3.12 이상을 설치하세요.")
else:
    print("[OK] 준비 완료. 교과서 실습을 시작하세요.")

3. 실행하기

편집기 오른쪽 위의 ▷ 삼각형 버튼을 누르거나, Ctrl+F5를 누릅니다. 아래쪽에 터미널이 열리며 결과가 나옵니다.

[OK] 파이썬 3.12.4
[OK] 실행 위치  C:\Users\mirim\aipyprojects\ch01-module
[OK] tkinter 사용 가능
[OK] Git 설정됨 - Gildong Hong
[OK] 준비 완료. 교과서 실습을 시작하세요.

sudo apt install python3-tk

환경이 잘 잡혔는지는 실제 수업 코드로 확인하는 게 가장 확실합니다. 1단원의 모듈 임포트와 2단원의 GUI 창을 각각 돌려 봅니다.

테스트 1 · 1단원 모듈 임포트

ch01-module 폴더에 파일 두 개를 같은 위치에 만듭니다. 폴더가 다르면 임포트에 실패합니다.

def hello():
    print("안녕하세요")

def bye():
    print("안녕히 가세요")

if __name__ == "__main__":
    print("greet 모듈을 직접 실행했습니다.")

import greet

greet.hello()
greet.bye()
print("__name__ 값:", __name__)

안녕하세요
안녕히 가세요
__name__ 값: __main__

테스트 2 · 2단원 GUI 창

import tkinter as tk

def say_hello():
    label.config(text="환경 설정 성공!")
    print("버튼이 눌렸습니다")

window = tk.Tk()
window.title("환경 테스트")
window.geometry("360x180")

label = tk.Label(window, text="아래 버튼을 눌러 보세요", font=("맑은 고딕", 13))
label.pack(expand=1)

btn = tk.Button(window, text="클릭", command=say_hello)
btn.pack(pady=16)

window.mainloop()

테스트 3 · 패키지 구조

1단원 후반의 패키지 실습이 되는지도 확인해 둡니다. 아래 구조로 폴더와 파일을 만드세요.

ch01-module/
    main_nature.py
    nature/
        __init__.py
        animals/
            __init__.py
            bird.py

def wild():
    print("새는 동물입니다.")

from nature.animals import bird

bird.wild()

print()를 여기저기 넣어 값을 찍어 보는 대신, 코드를 원하는 줄에서 멈춰 세우고 그 순간의 변수를 전부 살펴보는 방법입니다. 익히면 오류 찾는 시간이 크게 줄어듭니다.

연습용 코드

일부러 결과가 틀리게 만든 코드입니다. 어디가 잘못됐는지 눈으로 찾지 말고 디버거로 찾아보세요.

def average(numbers):
    total = 0
    for n in numbers:
        total = n          # <- 여기에 문제가 있습니다
    return total / len(numbers)


def grade(score):
    if score >= 90:
        return "A"
    elif score >= 80:
        return "B"
    elif score >= 70:
        return "C"
    else:
        return "D"


scores = [88, 92, 76, 95, 61]
avg = average(scores)
print("평균:", avg)
print("학점:", grade(avg))

실행하면 평균이 12.2로 나옵니다. 실제 평균은 82.4여야 하죠.

1. 중단점 걸기

코드 줄 번호 왼쪽 여백을 클릭하면 빨간 점이 생깁니다. 이것이 중단점(breakpoint)이고, 프로그램은 그 줄을 실행하기 직전에 멈춥니다. 키보드로는 커서를 그 줄에 두고 F9를 누르면 됩니다.

연습에서는 total = n 줄에 중단점을 거세요.

2. 디버깅 시작하기

F5를 누릅니다. 처음 누르면 어떤 방식으로 실행할지 물어보는데 Python 파일을 고르세요. 프로그램이 중단점에서 멈추고 그 줄이 노란색으로 표시됩니다.

3. 멈춘 상태에서 보는 것들

4. 한 줄씩 진행하기

반복문이 1000번 도는데 F10을 1000번 누를 수는 없습니다. 원하는 순간에만 멈추게 만드는 방법을 배웁니다.

조건부 중단점

중단점(빨간 점)을 오른쪽 클릭 → 중단점 편집을 고르면 조건을 입력할 수 있습니다.

n > 90          # n이 90보다 클 때만 멈춤
name == "홍길동"  # 특정 값일 때만 멈춤
i % 100 == 0    # 100번마다 한 번씩 멈춤

같은 메뉴의 적중 횟수를 쓰면 "5번째로 이 줄에 왔을 때만 멈춰"도 가능합니다.

로그 지점

멈추지는 않고 메시지만 출력하는 중단점입니다. print()를 코드에 넣었다가 지우는 수고를 없애 줍니다. 중단점 오른쪽 클릭 → 로그 지점 추가를 고르고 아래처럼 적습니다. 중괄호 안은 식으로 계산됩니다.

지금 n={n}, total={total}

예외에서 멈추기

실행 및 디버그 화면(Ctrl+Shift+D) 아래쪽 중단점 영역에 체크 상자가 있습니다.

• Uncaught Exceptions — 처리되지 않은 오류가 났을 때 그 자리에서 멈춥니다. 오류 메시지만 보고 원인을 못 찾을 때 켜세요.
• Raised Exceptions — try/except로 잡히는 오류에서도 멈춥니다. 켜 두면 자주 멈추니 필요할 때만 씁니다.

1단원 예외 처리 단원의 코드를 이걸 켜고 돌려 보면, except가 어떤 순간에 동작하는지 눈으로 볼 수 있습니다.

launch.json — 실행 방법을 저장해 두기

매번 같은 파일을 같은 옵션으로 실행한다면 설정을 파일로 저장해 둘 수 있습니다. 실행 및 디버그 화면에서 launch.json 파일 만들기를 누르면 .vscode/launch.json이 생깁니다.

{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "현재 파일 실행",
      "type": "debugpy",
      "request": "launch",
      "program": "${file}",
      "console": "integratedTerminal",
      "justMyCode": true
    },
    {
      "name": "sysmodule 실습 (인자 전달)",
      "type": "debugpy",
      "request": "launch",
      "program": "${workspaceFolder}/sysmodule.py",
      "args": ["param1", "param2"],
      "console": "integratedTerminal"
    }
  ]
}

"왜 이렇게 느리지?"를 감으로 추측하지 않고 숫자로 확인하는 방법입니다. 어느 함수가 시간을 잡아먹는지 정확히 알려 줍니다.

연습용 코드

import random


def make_data(n):
    return [random.randint(1, 1000000) for _ in range(n)]


def slow_contains(data, target):
    """리스트를 처음부터 끝까지 훑는다."""
    for item in data:
        if item == target:
            return True
    return False


def fast_contains(data_set, target):
    """집합에서 바로 찾는다."""
    return target in data_set


def main():
    data = make_data(200000)
    data_set = set(data)
    targets = make_data(300)

    found_slow = sum(slow_contains(data, t) for t in targets)
    found_fast = sum(fast_contains(data_set, t) for t in targets)
    print("느린 방법 결과:", found_slow)
    print("빠른 방법 결과:", found_fast)


if __name__ == "__main__":
    main()

1. 가장 간단한 방법 — 시간 재기

import time

start = time.perf_counter()
main()
print(f"걸린 시간: {time.perf_counter() - start:.3f}초")

전체 시간은 알 수 있지만 어디가 느린지는 모릅니다. 그럴 때 프로파일러를 씁니다.

2. cProfile — 함수별로 시간 쪼개 보기

터미널(Ctrl+`)에서 실행합니다. 파이썬에 기본 내장이라 설치가 필요 없습니다.

python -m cProfile -s cumtime slow_search.py

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    3.412    3.412 slow_search.py:22(main)
      300    3.180    0.011    3.180    0.011 slow_search.py:9(slow_contains)
      300    0.000    0.000    0.000    0.000 slow_search.py:16(fast_contains)

3. 결과를 그림으로 보기 — snakeviz

pip install snakeviz
python -m cProfile -o result.prof slow_search.py
snakeviz result.prof

브라우저가 열리면서 어느 함수가 시간을 얼마나 차지하는지 면적으로 보여 줍니다. 숫자표보다 한눈에 들어옵니다.

4. 짧은 코드 두 개 비교 — timeit

python -m timeit -s "d=list(range(100000))" "99999 in d"
python -m timeit -s "d=set(range(100000))"  "99999 in d"

같은 일을 하는 두 코드의 속도를 자동으로 여러 번 돌려 평균을 내 줍니다. 결과 차이가 수백 배까지 벌어지는 것을 볼 수 있습니다.

02단계의 학생 인증이 승인되어 있어야 합니다. Copilot은 코드를 대신 써 주는 도구가 아니라, 내가 이해한 것을 빨리 옮기고 모르는 것을 물어보는 도구입니다.

1. 설치하고 로그인하기

1. 확장 화면에서 GitHub Copilot을 검색해 설치합니다. GitHub Copilot Chat도 함께 설치하세요.
2. 왼쪽 아래 계정 아이콘을 눌러 GitHub에 로그인을 고릅니다.
3. 브라우저가 열리면 학생 인증을 받은 그 계정으로 로그인하고 권한을 승인합니다.
4. VS Code로 돌아오면 자동으로 연결됩니다.

2. 인라인 제안 — 타이핑하면서 받는 도움

코드를 치고 있으면 회색 글씨로 이어질 코드가 미리 보입니다.

# 반지름을 받아 원의 넓이를 반환하는 함수. 원주율은 math.pi를 쓴다.
def circle_area(r):
    

3. Copilot Chat — 물어보기

Ctrl+Alt+I로 채팅 화면을 열거나, 코드를 선택한 뒤 Ctrl+I로 그 자리에서 바로 물어봅니다. 아래 명령을 앞에 붙이면 의도가 정확히 전달됩니다.

4. 수업에서 쓸 만한 질문 예시

/explain 이 코드에서 if __name__ == "__main__" 이 하는 일을
        중학생도 알아듣게 설명해 줘

이 오류가 왜 나는지 원인만 먼저 말해 줘. 코드는 아직 고치지 마.
ModuleNotFoundError: No module named 'greet'

tkinter로 만든 이 창에 "저장" 버튼을 하나 더 넣고 싶어.
전체 코드를 다시 주지 말고 추가할 줄만 알려 줘.

/tests average 함수에 대한 테스트를 만들어 줘

Copilot 말고 다른 모델을 쓰거나, 인터넷 없이 내 컴퓨터에서 도는 모델을 붙이는 방법입니다. 필수는 아니지만 원리를 알아 두면 도구 선택의 폭이 넓어집니다.

방법 1 · Copilot 안에서 모델 바꾸기

Copilot Chat 입력창 아래에 모델 선택 메뉴가 있습니다. 요금제에 따라 고를 수 있는 모델이 다릅니다.

방법 2 · 내 API 키로 다른 회사 모델 붙이기

OpenAI, Anthropic, Google 등에서 발급받은 API 키를 VS Code에 등록해 쓰는 방식입니다. 채팅 모델 선택 메뉴의 모델 관리에서 제공자를 고르고 키를 넣습니다.

코드에서 키를 쓸 때는 환경 변수로 분리합니다.

MY_API_KEY=여기에_키를_붙여넣기

.env
.venv/
__pycache__/
*.prof

import os

key = os.environ.get("MY_API_KEY")
if not key:
    print("환경 변수 MY_API_KEY가 설정되지 않았습니다.")
else:
    print("키를 정상적으로 읽었습니다. 길이:", len(key))

방법 3 · 내 컴퓨터에서 도는 모델 (Ollama)

인터넷 연결이나 요금 없이, 내 컴퓨터 안에서 모델을 직접 돌리는 방법입니다. PC 사양을 꽤 탑니다.

1. ollama.com에서 설치합니다.
2. 터미널에서 모델을 내려받아 실행해 봅니다.

ollama run qwen2.5-coder:7b

그다음 VS Code에 Continue 확장(Continue.continue)을 설치하고 설정에서 제공자를 ollama로 지정하면, Copilot과 비슷한 채팅·자동 완성을 로컬 모델로 쓸 수 있습니다.

방법 4 · 학교 Ollama 서버에 접속하기

선생님이 학교에 Ollama 서버를 만들어 두셨다면, 내 PC 사양과 상관없이 그 서버의 모델을 가져다 쓸 수 있습니다. 설치할 것도 거의 없습니다. 내려받는 곳만 내 컴퓨터에서 학교 서버로 바꾸는 것이 전부입니다.

1. 선생님께 받아야 할 정보

2. 접속되는지 먼저 확인

설정을 만지기 전에 서버가 살아 있는지부터 봅니다. 브라우저 주소창에 아래를 그대로 입력하세요.

http://192.168.0.50:11434

Ollama is running이라는 짧은 글자만 보이면 연결에 성공한 것입니다. 이번엔 어떤 모델이 올라가 있는지 봅니다.

http://192.168.0.50:11434/api/tags

{"models":[{"name":"qwen2.5-coder:7b", ... },
           {"name":"llama3.1:8b", ... }]}

여기 보이는 name 값이 내가 설정에 적을 모델 이름입니다. 터미널에서 확인하려면 아래를 씁니다.

curl http://192.168.0.50:11434/api/tags

Invoke-RestMethod http://192.168.0.50:11434/api/tags

3. 터미널에서 서버 모델 쓰기

Ollama 프로그램을 설치했다면, 명령이 어디를 바라볼지 OLLAMA_HOST 환경 변수로 정할 수 있습니다. 지금 열어 둔 터미널에서만 적용되는 임시 설정입니다.

set OLLAMA_HOST=http://192.168.0.50:11434
ollama list
ollama run qwen2.5-coder:7b

export OLLAMA_HOST=http://192.168.0.50:11434
ollama list
ollama run qwen2.5-coder:7b

4. VS Code에 붙이기 (Continue 확장)

1. 확장 화면에서 Continue(Continue.continue)를 설치합니다.
2. Ctrl+Shift+P → Continue: Open Config를 실행해 설정 파일을 엽니다.
3. 아래 내용을 참고해 모델을 추가하고 저장합니다.

models:
  - name: 학교 서버 코더
    provider: ollama
    model: qwen2.5-coder:7b
    apiBase: http://192.168.0.50:11434

{
  "models": [
    {
      "title": "학교 서버 코더",
      "provider": "ollama",
      "model": "qwen2.5-coder:7b",
      "apiBase": "http://192.168.0.50:11434"
    }
  ]
}

5. 연결이 안 될 때

막혔을 때 여기부터 찾아보세요. 대부분 아래 표에 있습니다.

문제 해결

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