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목록프로그램 개발/Docker (3)
Easy ways
요즘 인공지능이 아주 핫하죠! 대세를 따라 인공지능 분야를 공부하고 싶어하는 사람들이 많습니다. 인공지능을 만들기 위해 컴퓨터에 텐서플로우나 파이토치등을 설치해 환경을 구축해야하는데 이 환경 구축이 사실 제일 어렵고 제일 힘들죠 환경 구축의 어려움에 대해선 많은 분들이 고개를 끄덕이실 겁니다. 특히 여러명이 있는 곳에선 이 문제가 더 두드러집니다. 하지만 그림과 같은 구조로 텐서플로우 서버를 하나 만들고 IP 주소를 통해 접속한다면 환경구축을 컴퓨터마다 일일히 진행하지 않더라도 모두 AI 모델을 만들 수 있습니다! 오늘은 위 그림과 같이 여러명이 있는 공간등에서 우분투 서버를 한대를 만들어 두고 IP 주소를 통해 주피터 노트북으로 접속하여 텐서플로우를 실행 시킬 수 있는 예제를 만들어보겠습니다. 환경 :..
Window 10 Home 에서 Docker Toolbox 를 사용하다가 삭제 후 재설치 하니 Details: 00:00:01.170031 Power up failed (vrc=VERR_INTNET_FLT_IF_NOT_FOUND, rc=E_FAIL (0X80004005)) 이런 에러가 뜨면서 실행이 안됐다. 결론적으로 버추얼 박스 문제였으며 버추얼 박스에서 도커 툴킷이 돌아가고 있는 박스를 삭제 후 도커 툴킷을 다시 설치하니 문제없이 정상 작동 됩니다! 이전에 사용하던 DockerToolkit의 버추얼 박스가 남아있어서 생기는 문제 같군요! 다른 분들은 고생 안하시길 바랍니다
Jupyter Note 를 많이 사용합니다. 서버만 구축해둔다면 어디서든 접속할 수 있고 터미널 환경보다 GUI 가 잘 갖추어져 있기 때문에 사용이 편리합니다. 도커와 주피터 노트북을 사용하여 딥러닝을 하는것이 제가 생각하는 가장 쉽고 편리한 구축방식입니다. 오늘은 요즘 핫한 Tensorflow와 jupyter Notebook 을 합쳐서 설치 후 사용하는법에 대해서 알아보겠습니다. OS는 docker 가 설치될 수 있는 환경이라면 어디던지 상관없습니다. [저는 Window 에서 실행했습니다] Tensorflow-jupyter 이미지 다운 우선적으로 이미지를 다운받아야합니다. 텐서플로우 에서 편하게 환경을 구축할 수 있도록 이미지 레이어를 구축해 두었습니다 우리는 여기서 주피터 노트북과 함께 사용할 수 있..