최근 연구실에서 서버를 하나 받게 되었다. 원래는 아래 방식으로 원격 연결을 했었다. ubuntu server 안에 docker container 생성 docker container 안에서 anaconda, jupyter 설치후 jupyter lab 개방 ubuntu server 와 docker container 간 연결 이후 외부에서 ubuntu sever 의 docker container 와 연결된 특정 port 에 접근(jupyer lab 으로 연결) 위의 내용은 이 링크를 참고하라 그런데 최근 프로젝트를 진행하며 Python 에서 디버깅을 해야 하는 상황이 많았는데 jupyter lab 에서의 디버깅이 너무 불편하다고 느꼈다. 이에 외부 pc(본인은 mac os) 의 vscode 와 ubuntu ..
인턴 활동중 딥러닝 pretrain model 이나 모델 학습에서 회사에서 제공해 준 노트북의 VRAM 이 부족하여 서버를 하나 대여받게 되었다. 다른 분들도 이용하는 서버였기에 Docker 를 얹어서 그 안에 jupyter lab 을 깔고 그 jupyter lab 을 내 노트북과 연결하여 사용하기로 하였다. 환경 : 1. 노트북 : win11, 64bit, rtx3050 4GByte 2. 서버 : ubuntu20.04 1. mobaxterm 설치 이거는 어렵지 않고 관련 자료도 많아서 내가 참조한 블로그 링크를 남긴다 https://securityspecialist.tistory.com/141 2. Ubuntu 에서 Docker 설치 및 컨테이너 생성 2.1. ubuntu docker 설치 이 부분은 ..
1. Docker 이미지 가져오기 # docker pull $ docker pull [이미지이름]:[이미지태그] # example $ docker pull ubuntu:lunar-20221216 2. Docker Run # Docker run $ docker container run [옵션1] [옵션2] ... [옵션N] # example $ docker container run -it -d -p 55520:8888 --name sjhUbuntu d5447fc01ae6 /bin/bash Docker run 의 경우 옵션에서 여러가지 설정을 할 수 있는데 아래 설명과 링크를 참고하라. -i, --interactive 표준 입력(stdin)을 활성화하며, 컨테이너와 연결(attach)되어 있지 않더라도 표준..
지금 쓰는 컴퓨터가 VRAM 이 너무 작아서 딥러닝 작업이 불가능했는데 회사에서 서버를 제공해 줘서 Docker 를 설치하게 되었다. 원래도 외주를 하거나 학교에서 공동작업을 할 때는 Docker 를 썼지만 설치나 설정이 귀찮아서 정리를 안하다가 이번에 정리를 하게 되었다. 환경 : Ubuntu 20.04, 64bit OS 1. 사전 패키지 설치 $ sudo apt update $ sudo apt-get install -y ca-certificates \ curl \ software-properties-common \ apt-transport-https \ gnupg \ lsb-release 2. GPG 키 저장소 및 다운 $ sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings $ curl -fsS..
