환경소개

환경소개

1.4.1 환경소개

  • Ubuntu 16.04.5
  • Python 3.5.2
  • Tensorflow 1.12.0

도커 구성하기

본인은 Synology NAS를 사용하고 있으므로 NAS에서 docker 환경을 구성하는 방법을 포스팅하려고 한다.
혹 NAS가 없는 경우 책에는 AWS로 하는 방법을 소개했으니 참고하자.
도커이미지

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$ uname -a #ubuntu 환경 확인
$ pwd #위치 확인
$ cd /home #home으로 이동
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root@docker-NLG:/# apt upgrade                                                  
root@docker-NLG:/# apt update
root@docker-NLG:/# apt install python3.5.2
root@docker-NLG:/# apt install python3-pip

pip3 라고 command에 쳤을 때 뭐라뭐라 길게 나오면 성공!
더 정확하게 확인하려면

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root@docker-NLG:/# pip3 --version                                               
pip 9.0.1 from /usr/lib/python3/dist-packages (python 3.6)
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root@docker-NLG:/# pip3 install --upgrade pip
root@docker-NLG:/# pip --version
pip 20.0.2 from /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pip (python 3.6)
도커 다운을 위한 패키지 설치

안된다면 앞에 sudo를 붙여보시길…

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apt install apt-transport-https 
apt install ca-certificates
apt install curl
apt install software-properties-common

apt-transport-https : 패키지 관리자가 https를 통해 데이터 및 패키지에 접근할 수 있도록 한다.
ca-certificates : ca-certificate는 certificate authority에서 발행되는 디지털 서명. SSL 인증서의 PEM 파일이 포함되어 있어 SSL 기반 앱이 SSroot@docker-NLG:/# pip3 --version L 연결이 되어있는지 확인할 수 있다.
curl : 특정 웹사이트에서 데이터를 다운로드 받을 때 사용
software-properties-common : *PPA를 추가하거나 제거할 때 사용한다.

curl 명령어로 도커 다운받기 && repository에 경로 추가하기
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root@docker-NLG:/# curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | apt
-key add -
OK
root@docker-NLG:/# add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable"

curl 명령어의 옵션

f : HTTP 요청 헤더의 contentType을 multipart/form-data로 보낸다.
s : 진행 과정이나 에러 정보를 보여주지 않는다.(–silent)
S : SSL 인증과 관련있다고 들었는데, 정확히 아시는 분 있다면 댓글 부탁!
L : 서버에서 301, 302 응답이 오면 redirection URL로 따라간다.
apt-key : apt가 패키지를 인증할 때 사용하는 키 리스트를 관리한다. 이 키를 사용해 인증된 패키지는 신뢰할 수 있는 것으로 간주한다. add 명령어는 키 리스트에 새로운 키를 추가하겠다는 의미이다.

add-apt-repository : PPA 저장소를 추가해준다. apt 리스트에 패키지를 다운로드 받을 수 있는 경로가 추가된다.

docker 패키지가 검색되는지 확인
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root@docker-NLG:/# apt-get update 
root@docker-NLG:/# apt-cache search docker-ce
docker-ce-cli - Docker CLI: the open-source application container engine
docker-ce - Docker: the open-source application container engine

apt update : 저장소의 패키지 갱신

도커 설치하기 && ubuntu를 도커그룹으로 입력
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root@docker-NLG:/# apt-get install docker-ce
root@docker-NLG:/# usermod -aG docker $USER
Usage: usermod [options] LOGIN

nvidia-docker 설치

위의 단계까지 끝내면 일반적인 도커 기능들을 이용하실 수 있습니다. 하지만 NVIDIA의 GPU를 이용하시면서 여러 환경의 CUDA Tookit을 이용하실 경우 nvidia-docker라는 확장 기능을 추가하시면 보다 편리하게 사용하실 수 있습니다.

nvidia-docker를 설치하고자 하실 경우 호스트 운영체제에 먼저 NVIDIA 드라이버가 설치되어 있어야 합니다. NVIDIA의 그래픽카드 또는 GPU를 사용하지 않는 경우 이 과정을 진행하고 도커 설치과정을 끝내실 수 있습니다.
docker

우분투에서 NVIDIA 드라이버 설치 방법
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root@docker-NLG:/# curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|apt-
key add -
OK
root@docker-NLG:/# distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
root@docker-NLG:/# curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distributi
on/nvidia-docker.list|tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
deb https://nvidia.github.io/libnvidia-container/ubuntu18.04/$(ARCH) /
deb https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/ubuntu18.04/$(ARCH) /
deb https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu18.04/$(ARCH) /
root@docker-NLG:/# apt-get update
nvidia-docker 실행

우분투에서 nvidia-driver받기

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root@docker-NLG:/# apt-get install -y nvidia-container-toolkit
root@docker-NLG:/# apt-get install systemd
root@docker-NLG:/# systemctl restart docker
root@docker-NLG:/# docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

도커실행하기
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root@docker-NLG:/home# git clone https://github.com.rastgo/embedding

참고 링크

오픈소스링크

TensorFlow : https://www.tensorflow.org
Gensim : https://radimrehurek.com/gensim
FastText : https://fasttext.cc
GloVe : https://nlp.stanford.edu/projects/glove
Swivel : https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/swivel
ELMo : https://allennlp.org/elmo
BERT : https://github.com/google-research/bert
Scikit-Learn : https://scikit-learn.org
KoNLPy : http://konlpy.org/en/latest/
Mecab : http://eunjeon.blogspot.com/
soynlp : https://github.com/lovit/soynlp
Khaiii : https://github.com/kakao/khaiii https://tech.kakao.com/2018/12/13/khaiii/
Bokeh : https://docs.bokeh.org/
sentencepiece : https://github.com/google/sentencepiece

댓글

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