[git] '.gitinore' 템플릿을 작성하고 레포 관리하기
[git] '.gitinore' 템플릿을 작성하고 레포 관리하기
🔵 git을 사용하게 되다보니
하루의 일과가 원격 레포 GitHub에 push하면 끝나게 된다.
물론 중간중간 똑똑하게 commit을 해줘야 효율적으로 버전 관리를 하는 것이지만
지금처럼 일단 내일 하자는 나이브한 마인드로 내일로 한번에 다 미뤄버린다.
그런데… 모르고 새롭게 시작한 딥러닝 프로젝트 전체를 GitHub에 올려버렸고 GitHub 용량이 터져버렸다.
물론 다행히 똑똑한 GitHub는 용량 제한이 있으니 다시 커밋해라 정도로 끝났지만 나는 다시 방법이 필요하다는 것을 알게 되었다.
그리고 이러한 상황을 간단하게 해결하는 .gitignore 파일이 존재한다는 것을 알게 되었고
챗GPT에게 딥러닝 환경에 아주 쾌적한 .gitignore 파일을 만들어 달라고 부탁했다.
⚪ .gitignore
나처럼 딥러닝 환경 구축하는 git 사용자에게 유용할 듯!
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# Python & Virtual Environments
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# Python 캐시 파일
__pycache__/
*.pyc
*.pyo
*.pyd
# 가상환경 폴더 (필요에 따라 주석 해제)
# env/
# venv/
# virtualenv/
# .venv/
# 패키징 및 설치 관련 파일
*.egg-info/
*.egg
dist/
build/
wheels/
*.whl
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# Deep Learning Specifics
# ===================================================================
# 1. 데이터셋 (매우 중요!)
# 데이터는 절대로 Git으로 관리하지 않는다.
data/
datasets/
*.csv
*.tsv
*.json
*.xml
# 이미지/영상 데이터 (폴더 단위로 관리하는 것을 추천)
# 예: raw_images/, processed_data/ 등
# 2. 모델 체크포인트 및 학습된 모델
# 용량이 매우 크므로 절대 포함하지 않는다.
models/
saved_models/
checkpoints/
weights/
*.pt
*.pth
*.h5
*.ckpt
*.pb
*.onnx
# 3. 로그 및 실험 결과
# TensorBoard, W&B, 일반 로그 파일 등
logs/
runs/
output/
results/
tb_logs/
wandb/
# 4. 캐시 파일
# 라이브러리(huggingface, etc.)가 생성하는 캐시
.cache/
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# IDE & System Files
# ===================================================================
# OS 생성 파일
.DS_Store
Thumbs.db
._*
# IDE 설정 파일
.idea/
# PyCharm, IntelliJ
.vscode/
# Visual Studio Code (단, 팀 전체 공유 설정은 예외 처리 가능)
*.sublime-project
*.sublime-workspace
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# Jupyter Notebook
# ===================================================================
.ipynb_checkpoints
profile_default/
nbextensions/
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# Secrets & Configuration
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# API 키, 비밀번호 등이 담긴 환경 변수 파일
.env
*.env.*
secrets.yaml
config.ini
# 민감 정보가 있다면 포함
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