Docker 에 대한 설명은 안합니다. 사용법을 보러 오시는 분이라면 어느 정도 Docker 가 뭔지는 아실테니…

# nvidia docker 서비스 시작 sudo service nvidia-docker start # 특정 포트 터널링, 경로 마운트, Docker image:tag 를 이용하여 container 로 실행 docker run -ti -rm -p {호스트포트}:{도커포트} -v {호스트경로}:{도커경로} {IMAGE_NAME:tag} bash # 종료된 Container 삭제 docker rm {CONTAINER_NAEM} # Docker Image 삭제 docker rmi {IMAGE_NAME} # 종료된 Container를 삭제하지 않고 새로운 IMAGE로 생성 docker commit {CONTAINER_NAEM} {IMAGE_NAME:TAG} # Docker container 내에서 jupyter notebook 혹은 jupyter lab을 실행할때 사용되는 커맨드 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 jupyter notebook --ip=0.

지극히 개인이 사용하기 위한 vimrc 마음껏 편하신대로 Copy & Paste 하세요!

지극히 개인이 사용하기 위한 Dockerfile 환경을 만들 때마다 추가될 예정입니다.

대부분이 그렇겠지만 딥러닝, 머신러닝 하시는 분들은 우분투 서버를 이용합니다. 물론 저도 그렇구요.

현재 저는 하나의 GPU 서버를 가지고 여러 명이 Deep Learning 을 돌려야 합니다.