Ubuntu에 Native로 설치하게되면 프로그램이 꼬이든 뭐든 문제가 생겨서 Docker를 도입해보았다.
Docker를 사용함으로써 얻는 장점은 다른 여러 글들에서 볼 수 있고 Docker 설치법도 아마 함께 있을것이다.
1. Terminal setup
일단 터미널 환경설정을 수행한다.
여기서 설치할것은 git, ssh이다.
sudo apt-get install -y git git-lfs
#SSH
sudo apt-get install -y ssh
sudo ufw enable
sudo ufw allow 22 8888 8080 6006
2. Docker installation
Docker는 간단하게 스크립트로 한번에 설치가 된다.
curl -fsSL https://get.docker.com/ | sudo sh
열심히 줄줄이설치할거다 그러고나서 docker 에게 권한을 부여해야지 정상적인 사용이 가능하다.
권한은 선택적으로 주면 된다
sudo usermod -aG docker $USER # 현재 접속중인 사용자에게 권한 부여
sudo usermod -aG docker your-user # your-user 사용자에게 권한 부여
이후 ubuntu의 로그아웃 또는 재부팅을 수행하면 설치가 완료된다.
터미널에서 아래 명령을 수행하면 docker의 설치확인이 가능하다.
docker Version
3. nvidia-docker 설치
도커에서 nvidia의 Cuda를 사용하기 위해서는 nvidia-docker를 설치하여야 한다.
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
# 이후 아래 명령 실행
sudo apt-get install nvidia-docker2
4. Docker alias 설정
이제 nvidia docker를 설치하였다.
아마 대부분의 경우 nvidia docker를 활용할거다.
현재는 nvidia-docker 라는 명령을 사용하지만 이름이 길다... 나는 이걸 짧게 줄이려 한다
.zshrc에 alias 명령을 넣어주면 실행 명령어를 수정할 수 있다.
alias gdocker="nvidia-docker"
나는 혹시 모르니까 docker가 아닌 gdocker로 명령어를 변경하였다.
자 이제 gdocker를 실행하면 nvidia-docker가 실행된다
여기까지는 docker의 기본적인 설치, nvidia-docker를 수행하였다
다음 포스팅에 Tensor flow, Pytorch를 docker에서 수행하도록 하자.
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