[docker] GPU 서버에 jupyter notebook 환경 구축하기

사용 환경

GPU Server(linux mint), ssh, docker

 

이 포스트는 원격 서버에서 도커를 한번이라도 다뤄본 사람을 대상으로 합니다.

 

1. docker image 선택하기

https://hub.docker.com/r/ufoym/deepo

필자는 위 링크에 있는 이미지를 사용하였다.

사용한 태그는 아래와 같다.

ufoym/deepo:all-jupyter-py36-cu90

 

2. ufw 포트 확인

필자는 linux mint 기준으로 설명하겠다.

ssh로 root 권한이 있는 계정으로 접속한다.

ufw 설정 변경 전

sudo ufw status verbose

으로 ufw 현재 상황을 확인한다.

 

3. ufw 포트 열기

ufw allow 포트번호

으로 사용하고자하는 포트를 개방한다.

 

4. 이미지 다운로드, 컨테이너 생성

아래에 있는 docker 명령어 실행

docker run -it --gpus all -p [개방한 포트번호]:8888 --name [컨테이너 이름] -v [컨테이너를 저장할 디렉토리]:/data ufoym/deepo:all-jupyter-py36-cu90 jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0 --allow-root --NotebookApp.token= --notebook-dir='/data'

 

초록색 메시지가 뜨면 잘 설치되고 실행된 것이다.

 

5. 컨테이너가 잘 실행되는지 확인

docker ps

으로 docker 컨테이너가 잘 실행되는지 확인. test_1이다.

 

6. jupyter notebook 실행

웹 브라우저에

ip:포트번호

를 이용하여 접속하고, 노트북을 만든 모습

ufoym/deepo를 이용하여 웬만한 패키지가 다 있다.

 

7. nvidia-smi

이건 왜 안되지?