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서버 세팅은 항상 힘들다.. 목차 0. ubuntu 버전 확인1. nvidia driver 설치2. cuda 설치3. cuDNN 설치4. torch 설치  0. ubuntu 버전 확인일단 사용중인 ubuntu의 버전을 확인해준다.lsb_release -a  1. nvidia driver 설치1-1. 외부저장소 추가 nvidia driver을 포함하는 외부저장소(PPA)를 추가하고 해당 내용을 패키지 리스트에 업데이트해준다.sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt update  1-2. 설치 가능한 드라이버 목록 확인 ubuntu-drivers를 이용해 설치 가능한 nvidia driver 목록을 확인한다.ubuntu-drivers devices..

유저가 로그인할 때, 다음과 같은 순서로 bash 설정파일들을 읽게 된다. 1. /etc/profile 실행: 시스템 전역에 대한 환경설정. 일반적으로 다음을 수행한다. - `/etc/bash.bashrc` 실행 → 시스템 전체의 non-login shell 환경설정 - `/etc/profile.d` 디렉토리 안의 추가 설정 스크립트를 실행. 2. ~/.bash_profile, ~/.bash_login, ~/.profile 중 하나 실행: 개인 환경 설정 - 일반적으로 `~/.bashrc`를 실행한다 - 이렇게 하면 login shell과 non-login shell 모두에서 `~/.bashrc`를 사용할 수 있다.

tar.gz 파일을 압축해제할 때 보통 다음 command를 이용하는데, tar -zxvf [filename.tar.gz] 다음과 같은 에러가 뜨면서 압축해제가 안될 때가 있다. 이 경우 파일이름은 .tar.gz로 되어 있지만 gzip 포맷으로 압축되지 않았을 수 있다. 다음 command로 이를 확인할 수 있다. file [filename.tar.gz] 파일이 tar 형식으로만 압축된 것을 확인할 수 있다. 따라서 이 경우 다음 command로 압축을 해제할 수 있다. tar -xvf [filename.tar.gz] 참고: https://www.linuxfordevices.com/tutorials/linux/solved-gzip-stdin-not-in-gzip-format [SOLVED] gzip: s..

pipdeptree라는 package를 이용해 설치된 파이썬 패키지의 의존성을 확인할 수 있다. 설치 방법은 아래와 같다. pip install pipdeptree pipdeptree를 실행하면 다음과 같이 설치된 Python package의 의존성을 tree형태로 보여주고, 가장 위에는 충돌이 일어날 수 있는 package의 목록을 보여준다. -p option을 이용해 특정 package의 의존성을 확인할 수 있으며, -r option을 이용하면 반대로 어떤 package가 해당 package에 의존하고 있는지를 확인할 수 있다. package 의존에 충돌이 일어나면 python 코드를 실행할 때 원인도 알려주지 않는 에러가 뜰 때가 많은데.. 😡 유용하게 사용할 수 있을 것 같다.

apt와 apt-get의 차이 출처: https://ksbgenius.github.io/linux/2021/01/13/apt-apt-get-difference.html 요약하자면 apt-get은 사용 가능한 옵션의 수가 많고, apt는 그 중 많이 사용하는 옵션들만 추출해 보다 편리하고 간단하게 만든 버전인 듯 하다. 설치된 패키지 목록 확인 출처: 제타위키 dpkg -l apt --installed list apt보다는 dpkg가 가독성이 좋은 것 같다. 패키지 삭제 관련 명령어 (remove, purge, autoremove) 출처: https://codechacha.com/ko/linux-apt-purge-vs-remove/ #remove sudo apt-get remove (package) sud..

CUDA를 설치 시에 driver version에 맞는 version을 설치해야 하고, CUDA version에 맞는 version의 PyTorch를 설치해야 한다. 참고: Driver & Cuda & PyTorch version 확인 Python으로 PyTorch, Python, CUDA, cudnn 버전 확인 PyTorch 버전 확인 import torch print(torch.__version__) Python 버전 확인 import sys print(sys.version) Python 경로 확인 import sys print(sys.executable) CUDA & Driver 버전 확인 1. nvidia-smi - Drive.. bo-10000.tistory.com 1. Nvidia 드라이버 설..

CUDA version을 확인할 수 있는 방법은 두 가지가 있다. 하나는 nvidia-smi를 이용하는 것이고, 하나는 nvcc를 이용하는 것이다. 둘의 version이 달라서 찾아보니, 다음과 같은 답을 얻을 수 있었다. 출처 : https://stackoverflow.com/questions/53422407/different-cuda-versions-shown-by-nvcc-and-nvidia-smi CUDA는 2개의 API를 가지고 있는데, 하나는 runtime API이고 다른 하나는 driver API이다. 각 API가 각자의 version을 가지고 있다. driver API는 GPU driver installer에 의해 설치되고, runtime API는 CUDA toolkit installer에..

참고 : https://harryp.tistory.com/168 usage: scp [-12346BCpqrv] [-c cipher] [-F ssh_config] [-i identity_file] [-l limit] [-o ssh_option] [-P port] [-S program] [[user@]host1:]file1 ... [[user@]host2:]file2 cp 명령어와 유사. 파일경로 앞에 출발지/도착지 정보만 붙음. 출발지/도착지가 로컬일시 생략. 1) 로컬-->서버 scp [파일경로] [도착지정보(id@ip)]:[파일경로] 2) 서버-->로컬 scp [출발지정보(id@ip)]:[파일경로] [파일경로]

1. alias 목록 보기 alias 2. alias 설정 1) ~/.bashrc 파일의 맨 아래에 다음 내용 삽입 alias [단축 명령어]='[명령어]' 2) source ~/.bashrc로 재시작

참고 1) https://hiseon.me/python/jupyter-notebook-install/ 2) https://blog.djjproject.com/m/487 3) https://eungbean.github.io/2019/03/22/jupyter-ssh/ 4) https://www.blopig.com/blog/2018/03/running-jupyter-notebook-on-a-remote-server-via-ssh/ 1)~3) 따라하다가 브라우저에 localhost:9000으로 열면 안열려서 4)를 참고. 1. (local)ssh 이용하여 연결 ssh [id]@[server] 2. (server)가상환경 생성 conda create -n [name] 3. (server)가상환경 진입 source..