Jupyter는 원격 서버에서 사용하기 굉장히 편리하다. 원격으로 접속할 수 있는 Container 기반 Jupyter 서버 띄우는 방법을 정리하고자 한다. 기본 이미지 중 하나인 python:3.7.3 이미지를 사용하여 서버를 띄울 것이다. 1. Container 띄우기 먼저 python 환경의 Container를 띄울것이다. 세팅은 다음과 같으며 Jupyter는 기본적으로 8888포트를 사용하기 때문에 Container의 8888 port를 host port에 연결시켜주어야 한다. Host에 마운트 할 폴더: /home/user/Documents Container의 폴더가 /root port: (host port):8888 실행 코드는 다음과 같이 host의 886 포트를 container의 8888..
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..
딥러닝 실험환경을 구축하고 관리하기 가장 쉬운 방법을 정리하고자 합니다. 1. Docker 기반의 딥러닝 환경 구축 2. PyCharm에서 서버 환경 접속 및 세팅 1. Docker를 활용한 딥러닝 환경 구축 서버 환경은 다음과 같다(ubuntu 사용할 것을 적극 권장합니다) ubuntu 18.04 docker 19.03.5 ubuntu에서 terminal을 띄워서 아래 과정을 거칩니다. (1) Docker 설치 curl -s https://get.docker.com | sudo sh # 공식 도커 설치 스크립트 docker -v # Docker 버전 확인 먼저 Docker를 설치해줍니다. Docker 기반으로 돌아가는 Container는 Ubuntu에서 안정적으로 실행되고 윈도우보다 세팅이 훨씬 쉽습니..
Docker를 실행시키면 Image를 사용하여 Container를 띄우고, 그 안에서 다양한 작업을 할 수 있다. Image 리스트 확인 $ sudo docker images Container 리스트 학인 $ sudo docker ps -a Image를 사용하여 Container 생성 $ sudo docker run -d -it --name (Container 이름) --gpus "device=1" --mount type=bind,source=(로컬환경 절대경로),target=(Container 내부 경로 ex. /root) (Image 이름}) ★ 원격 서버에 container를 띄워둘 때 방법이며, mount type을 bind로 지정하면 로컬에서 vscode로 서버에 접속해서 작업하고, termin..
