CS (3) 썸네일형 리스트형 Deep learning 개발자를 위한 Docker [3] 일반적으로 딥러닝을 한다고 했을 때 보통 로컬 컴퓨터 (노트북 등) → GPU가 달려있는 Remote server 에 접속하여 사용하거나 server 내에서 docker 를 만들어 사용한다. 밑의 그림은 server내에서 docker를 사용하는 경우를 그림으로 나타낸것이다. 여러 블로그를 참고해서 어떻게 어떻게 환경 구성을 하기는 하지만 이를 제대로 이해하고 하고 있지는 않더라. 그래서 새로운 환경을 구성한다는것은 항상 스트레스이다. 또한 최근에 vscode를 원격 server에 존재하는 docker에 연결해서 사용하려고 했는데 무언가 환경이 꼬여 하지못하고 있었다. 이번 기회에 이 프로세스를 이해해서 앞으로 스트레스를 받는 일이 없길 바라며 작성한다... Local에서 원격 서버에 존재하는 Docker.. Deep learning 개발자를 위한 Docker [2] 대충 도커가 어떻게 동작하고 있는지는 그려진다. 이번 포스트에서는 Docker를 사용 할 때, 주로 사용하는 커멘드에 대해서 알아보려한다. 일단 시키는데로 docker 커멘드를 치고는 있는데... 우리는 누군가 만들어 놓은 모델을 돌리고자 할 때 도커를 찾는다. 정확히는 그 사람이 만든 도커파일을 찾는다. - 환경 세팅 하기 싫어... 그리고 기계적으로 build하고 run 한다... README에 docker 관련해서 문서화를 잘 해놨길 바랄 뿐이다... 이렇게 끝나면 좋은데 때로는 몇가지 설정을 해줘야 할 때가 있다. 그런 몇가지 설정에 대해 먼저 이야기 해보려 한다. Local 디렉토리에 있는 dataset을 연동하고 싶은데... 우리의 로컬 호스트와 도커 컨테이너 간의 공유 디렉토리를 연결 (디렉.. Deep learning 개발자를 위한 Docker [1] Docker 모델을 개발할때도, 모델을 운영 할 때도 Docker는 그림자처럼 우리를 따라다닌다. 누가 만든것만 잘 가져다 써보려 헀지만 뭔가 잘 안된다. 화는 나는데 Docker를 하나하나 뜯어보기에는 뭔가... 싫고 귀찮다. 하.... 어쩌지....🙃 먼저 도커 공식문서의 설명을 본 후, 우리에게 필요한 개념들을 설명해볼까 한다. Docker overview Docker는 developing, shipping, and running applications을 위한 open platform이다. Docker는 우리의 application을 구성한 infrastructure로 부터 분리시켜줘서 개발을 하는데 있어서의 생산성을 높여준다. 정확히 말하자면 Docker는 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼이.. 이전 1 다음
