HanSeokhyeon.log HanSeokhyeon.log

0. 내 환경 및 계기 Local macOS Server Ubuntu 18.04 Docker Docker image Ubuntu 18.04 tensorflow tensorboard 실험해본 결과 컨테이너에 tensorboard만 있고 tensorflow만 있으면 안된다. 우선 요새 모든 프로젝트를 docker 기반으로 진행중이다. 그러다가 tensorboard를 사용해야 할 일이 생겼다. 최대한 server의 패키지를 사용하지 않는 것이 목표이기 때문에 tensorboard도 docker 컨테이너에서 돌려보고자하였다. 1. 설치 위에 보여준 환경처럼 필요한 환경이 모두 구축되어 있어야한다. pytorch에 tensorboard를 사용중인데 tensorflow까지 깔아야 한다는게 억울하다... 2. 예제 ..

docker container에서 GPU를 사용하기 위해 docker의 runtime을 nvidia로 설정해줘야한다. 하지만 Pycharm과 같은 IDE에서 docker를 사용할 때는 매우 번거롭다. 그러므로 docker 차원에서 runtime을 nvidia로 default 설정해주자. 1. nvidia-smi test docker run --rm ubuntu nvidia-smi output: nvidia-smi: command not found --runtime=nvidia docker run --rm --runtime=nvidia ubuntu nvidia-smi output: Wed Feb 26 04:19:07 2020 +--------------------------------------------..

모든 개발 환경을 Docker로 넘어가고 있는 시점에서 계속 난관에 봉착한다. 이번 난관은 바로 Mac + Docker + matplotlib다. 우선 Docker는 리눅스 서버이기 때문에 GUI가 없다. 말이 조금 이상한데 리눅스에서 GUI는 리눅스 커널에 포함된 시스템이 아니라 프로그램이다.(신기) 우분투나 민트 등 리눅스 베포판들은 다 리누스 토발즈가 개발한 리눅스 커널위에 GUI 프로그램을 얹은 것이다. nvidia-smi를 자주 사용하는 사람은 Xorg라는 프로그램이 계속 돌아가는 것을 봤을텐데 그것이 바로 리눅스의 GUI 프로그램이다. 자세한 것은 구글링... 결론은 여튼 Docker에는 GUI 프로그램이 없고 그래서 matplotlib와 같은 GUI python 앱은 아무런 세팅 없이는 사용..

차근차근 모든 개발 프로젝트를 Docker 기반으로 넘어가고 있다. 그중 첫번째로 Python 프로젝트들을 넘겨볼까 한다. 0. 개발 환경 MacOS Pycharm Professional Docker Docker가 설치되어 있지 않고 Docker에 대한 이해가 부족하다면 https://subicura.com/2017/01/19/docker-guide-for-beginners-2.html 초보를 위한 도커 안내서 - 설치하고 컨테이너 실행하기 초보를 위한 도커 안내서 2번째 글입니다. 도커의 기본적인 내용을 이야기 했던 첫번째 글에 이어 실제로 도커를 설치하고 컨테이너를 실행하면서 도커 명령어를 알아봅니다. 도커를 처음 접하는 분들을 위해 아주 가볍게 자주 쓰는 명령어를 다루었습니다. subicura.co..

구글은 모든 애플리케이션을 Docker container 기반으로 실행하고, 무려 매주 20억개 컨테이너를 가동한다고 한다. 그만큼 Docker가 대세가 되어가는 만큼 Docker를 기반으로 개발환경을 세팅해보자. 0. Docker 설치 및 예제 Docker를 설치하지 않았고 Docker에 대한 이해가 없다면 https://hanseokhyeon.tistory.com/entry/Docker-Pytorch-GPU로-딥-러닝-개발하기 Docker + Pytorch + GPU로 딥 러닝 개발하기 https://www.slideshare.net/MichaelDucy/the-future-of-everything-37344357 The Future of Everything The Future of Everythin..

https://www.slideshare.net/MichaelDucy/the-future-of-everything-37344357 The Future of Everything The Future of Everything www.slideshare.net Docker의 중요성을 알려주는 슬라이드다. 한 번 감상해보자. 혼자 개발하고 연구할 때는 Docker의 필요성과 중요성을 느끼지 못한다. 하지만 점점 많은 소프트웨어가 도커라이징되가며 DevOps가 발달해간다. 개발, 도입, 운영을 모두 같은 환경에서 할 수 있다는 것이 바로 Docker의 장점이고 도입해야하는 이유다. 나는 Kubernetes와 Kubeflow에 관심 있는 딥 러닝 개발자로서 Docker를 먼저 공부하기 시작했다. 설치부터 run까지 ..

이젠 더이상 피할 수 없다. 도커를 이용해 딥러닝해보자. 1. Nvidia pytorch image pull docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:19.09-py3 와이파이로 해서 그런가 매우 오래걸렸다. docker images output: REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE nvcr.io/nvidia/pytorch 19.09-py3 9d6f9ccfbe31 2 months ago 9.15GB 9.15GB... 오래 걸린 이유가 있었다. 2. Run 돌려보자. docker run -i -t --name pytorch nvcr.io/nvidia/pytorch:19.09-py3 /bin/bash 터미널을 켜봤다. ============= == PyTo..