docker 설치 및 환경 세팅 방법

  1. docker hub 혹은 nvidia 홈페이지에서 원하는 가상환경을 선택함
    1. 주로 ubuntu와 cuda버전을 기준으로 선택
      1. link : https://hub.docker.com/ or https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/cuda/tags
        1. docker hub 검색창에 nvidia/cuda 검색 후, 아래와 같이 버전을 선택함

    2. devel을 기준으로 받으면 docker 속에 접속한 뒤에 따로 driver 을 설치해주지 않아도 됨.

      image

  2. 이후 process

     nvidia-docker run --name 도커이름 -i -t --shm-size=16G -v 로컬주소:가상환경주소 nvcr.io/nvidia/cuda:11.0-cudnn8-runtime-ubuntu18.04 /bin/bash
    • nvcr.io/nvidia/cuda:11.0-cudnn8-runtime-ubuntu18.04 부분은 위에서 pull한 환경으로 바꿔줘야함
    • 여기서 로컬 주소는, docker 을 attach할 주소를 의미하고, 가상환경 주소는 docker 접속 후에 사용할 해당 주소를 의미
      • 로컬 주소를 해당 프로젝트를 관리할 최상위 폴더로 설정해야지 여러개의 docker가 생성되더라도 data접근이 편리함
sed -i 's/archive.ubuntu.com/ftp.daumkakao.com/g' /etc/apt/sources.list
apt-get update
apt-get dist-upgrade -y
apt-get install -y wget vim git gcc build-essential
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh
#여기서 엔터 여러번 누르고, yes+엔터 누른 다음 절대로 엔터 다시 누르면안됨.
# 설치 다되고 뭐 묻는 창이 나오는데 , no-->yes 으로 바꿔주고 엔터쳐야함. 안그러면 path설정 어려움
source ~/.bashrc
  • 여기까지 다 되었으면, 이후 pytorch 홈페이지 가서 cuda에 맞는 pytorch을 설치해주면 된다.