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실행 방법

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Teddy Lee edited this page Jan 14, 2023 · 1 revision

STEP 1: Docker가 사전에 설치되어 있어야 합니다.

도커의 설치 및 사용법에 대하여 궁금하신 분들은 Docker를 활용하여 딥러닝/머신러닝 환경 구성하기 글을 참고해 주세요.

# step 1: apt-get 업데이트
sudo apt-get update

# step 2: 이전 버젼 제거
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io

# step 3: 도커(Docker) 설치 
sudo apt install docker.io

# step 4: 도커 서비스 시작
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

# step 5: 잘 설치 되어있는지 버젼 체크
docker --version

STEP 2: 도커 이미지 pull 하여 서버 실행

상황에 따라 다음 4가지 중 하나의 명령어를 실행하여 도커를 실행합니다. 세부 옵션은 아래를 참고해 주세요.

  • --rm: 도커가 종료될 때 컨테이너 삭제

  • -it: 인터랙티브 TTY 모드 (디폴트로 설정)

  • -d: 도커를 백그라운드로 실행

  • -p: 포트 설정. local 포트:도커 포트

  • -v: local 볼륨 마운트. local 볼륨:도커 볼륨

  • --name: 도커의 별칭(name) 설정

  1. Jupyter Notebook 을 8888번 포트로 실행하려는 경우
docker run --runtime nvidia --rm -it -p 8888:8888 teddylee777/deepko:latest
  1. jupyter notebook 서버 실행과 동시에 로컬 volume 마운트 
docker run --runtime nvidia --rm -it -p 8888:8888 -v /data/jupyter_data:/home/jupyter teddylee777/deepko:latest
  1. 도커를 background에서 실행하는 경우 (터미널을 종료해도 서버 유지)
docker run --runtime nvidia --rm -itd -p 8888:8888 teddylee777/deepko:latest
  1. 도커를 실행 후 bash shell로 진입하려는 경우
docker run --runtime nvidia --rm -it -p 8888:8888 teddylee777/deepko:latest /bin/bash

[참고]

jupyter_notebook_config.py 을 기본 값으로 사용하셔도 좋지만, 보안을 위해서 비밀번호 설정은 해주시는 것이 좋습니다.

비밀번호 설정 방법, 방화벽 설정 방법은 Docker를 활용하여 딥러닝/머신러닝 환경 구성하기 글의 STEP 5, 7을 참고해 주세요.

[선택] .bashrc에 단축 커멘드 지정

~/.bashrc의 파일에 아래 커멘드를 추가하여 단축키로 Docker 실행

kjupyter{
    docker run --runtime nvidia --rm -itd -p 8888:8888 -v /data/jupyter_data:/home/jupyter --name dl-ko teddylee777/deepko
}

위와 같이 ~/.bashrc 파일을 수정 후 저장한 뒤 source ~/.bashrc로 파일의 내요을 업데이트 합니다.

추후, 긴 줄의 명령어를 입력할 필요 없이 단순하게 아래의 명령어로 도커를 백그라운드에서 실행 할 수 있습니다.

kjupyter
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