1. ubuntu 프로세스 확인 1) ps -ef 실행중인 프로세스 전체 목록 출력(PID, time 등 확인 가능) ps -ef 2) ps -ef | grep 프로세스 이름 특정 언어(ex. python)로 실행되고 있는 프로세스 정보 출력 ps -ef | grep python 2. ubuntu 프로세스 종료 kill -9 프로세스 id kill -9 (PID 숫자) 3. ps 명령어 옵션들 ps: 현재 실행중인 프로세스의 목록을 볼 수 있는 명령어 -e: 현재 실행중인 모든 프로세스의 정보 출력 -f: 프로세스에 대한 자세한 정보 출력(PPID 등) -u [사용자이름]: 특정 사용자에 대한 모든 프로세스의 정보를 출력 -p pid: 특정 pid에 대한 정보를 출력 u: 프로세스 소유자의 이름, CPU..
1. Docker란? 1) Docker Docker는 컨테이너 방식으로 프로세스를 격리해서 실행하고 관리할 수 있게 해주는 도구로, 계층화된 파일 시스템에 기반해 효율적으로 이미지(프로세스 실행 환경)을 구축할 수 있게 해준다. 일반적으로 가상머신(Virtual Machine)은 호스트 머신(Host Machine)에 '가상화된 하드웨어'와 'OS'를 구축하며, 시스템 분리를 통해 프로세스를 격리시킨다. 하지만 Docker Container는 프로세스의 실행 환경 자체를 격리시킨다. 이렇게 되면 호스트 머신 입장에서는 단순히 프로세스에 불과하지만, 사용자나 컨테이너 입장에서는 호스트와 무관하게 동작하는 가상머신으로 보인다. Docker는 Ubuntu 위에서 안정적으로 실행되므로 Ubuntu 사용을 적극 ..
*작업 시작 전 반드시 main/devel 변경사항 확인하여 로컬 브랜치에 적용! git pull origin (branch 명) *새로운 원격저장소 등록하기 git remote add origin http://github.com/.... *원격 저장소에 새롭게 생성된 브랜치 받아오기 git remote update git checkout new_branch # 새로 생성된 저장소 받아오기 *브랜치 변경 git checkout (브랜치명) # local, remote의 브랜치로의 변경 *브랜치 간 다른 부분 확인 git diff는 두 개 브랜치의 차이점을 출력해준다. ## 현재 branch_A에 있고, branch_B와의 차이점을 알고 싶다고 할 때 git diff branch_B >>>> git dif..
프로세스를 백그라운드에서 실행시키고, 로그를 저장하여 확인하는 방법을 소개하고자 한다. 백그라운드 실행 및 로그 확인 nohup ./script.sh & # 권한 755 이상이어야 함 tail -f nohup.out # nohup으로 돌아가는 프로세스 로그 실시간으로 확인
1. df 1) 디스크 별 용량 확인 df -h 2. du 1) 특정 디렉토리 용량 확인 du -hs folder -h 옵션은 사람이 읽을 수 있는 형태(mb, gb단위)로 출력해준다. 2) 현재 폴더에 있는 폴더 및 파일 용량 출력 du -hs * 3) 현재 폴더에서 파일 용량이 큰 순서대로 출력 du -h --max-depth=1 | sort -hr 4) 현재 디렉토리에서 상위 10개 폴더의 용량 보기 sudo du -hsx * | sort -rh | head -n 10 5) 디렉토리에 있는 폴더들의 모든 용량을 큰 순서로 정렬 # root dir sudo du -ah --max-depth=1 / | sort -hr # 현재 dir sudo du -ah --max-depth=1 . | sort -hr..
Container를 -d -it 옵션으로 실행하면 background에서 실행시킬 수 있다. 하지만 attach 이후 exit, Ctrl+D로 빠져나오면 Container가 멈춘 상태로 빠져나온다. Container를 running 상태로 두면서 빠져나오기 위해서는 Ctrl+p, Ctrl+q를 순서대로 입력(중간에 메세지가 안떠도 끝까지 입력)해주면 아래와 같이 메세지가 뜨면서 Container를 빠져나올 수 있다. root@28874f4ba321:/workspace# read escape sequence docker ps -a로 확인해주면 여전히 Up 상태인 것을 확인할 수 있다
딥러닝 서버 구축 및 PyCharm에서의 개발환경 세팅을 위해 거쳤던 과정들을 정리하고자 한다. 목차는 다음과 같다 1. Docker 기반의 딥러닝 환경 구축 2. PyCharm에서 서버 환경 접속 및 세팅 1번 글대로 환경을 구축하고 있었다면 다음과 같이 2개의 terminal이 띄워져있을 것입니다. ① Container를 실행시킨 terminal (서버) ② 실행중인 Container에 접속한 terminal (클라이언트) ②를 실행하는 유저 머신에서 PyCharm 개발환경 세팅하는 부분을 설명드리겠습니다. 2. PyCharm에서의 서버 환경 접속 및 세팅 (1) PyCharm 개발 환경 세팅 PyCharm은 VSCode 처럼 서버 환경에 직접 접속하는 것이 아니라 로컬 개발환경에 폴더를 따로 만들어..
GPU 드라이버 설치한 후 tensorflow 개발 환경을 구축해보려고 합니다. 설치환경은 다음과 같아요 운영 체제(OS): Ubuntu 18.04 그래픽 카드(GPU): GeForce RTX 2060 super CUDA 10.0 cuDNN 7.4 Python 3.7 tensorflow-gpu-1.14 1. NVIDIA 그래픽 드라이버 확인 nvidia-smi -q | grep Product 명령어로 GPU 드라이버 설치된 것을 확인해볼 수 있습니다. $ nvidia-smi -q | grep Product Product Name : GeForce RTX 2060 SUPER Product Brand : GeForce 2. CUDA 설치 CUDA, cuDNN을 설치해줘야 합니다. tensorflow, ten..
