연구실 제공 서버 활용 방안

[GirinMan]

연구실 제공 서버 스펙

• RTX 2060 6GB 장착되어 있는 듯
• 한병현 조교님 메일에 나와있는 접속 방법으로 테스트 해볼 것
• 사용된 도커 컨테이너 이미지: https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch
  

활용 계획?

• SSH로 접속해서 활용해본 사람 있을까요?
• 하드웨어 성능이 뛰어나지는 않지만, BERT base 모델 정도는 학습 및 사용 가능할 듯
• CoLab과 비교: VRAM은 부족하지만, 세션 삭제 염려가 없고 데이터 공유 가능
• 컨테이너에 현재 repo 클론해두고 쓰면 좋을 듯
• Jupyter Notebook 서버 열어두고 쓸 수 있는지 확인해봐야 할듯...

접속 테스트 한번 씩 해주세요.
졸프 관련 주요 데이터는 이 깃 레포지토리에서 다루고 오픈하기 애매한 것들은 연구실 서버에도 저장해두는걸로...

[GirinMan]

서버 접속 테스트 완료...
vscode에서 ssh 설정한 다음 똑같은 비밀번호 3번 연속 입력하니 들어가짐...
그런데 도커 이미지가 제대로 반영이 안 되어있는지 아무것도 설치가 안 되어있어서 아나콘다 설치 및 기본적인 라이브러리(torch, transformers 등) 설치함

[plaire48]

• 파이썬 가상환경설정 : $ python3 -m venv ./{your venv name}
• 가상설정 활성화 : $ source {your venv name}/bin/activate
• 패키지 목록 확인 : $ pip list

[GirinMan]

@plaire48 SSH로 접속하면 콘솔에 뜨는 (base)라는게 이미 anaconda 가상 환경이 활성화되어 있는 상태라 따로 가상환경을 새로 만들 필요는 없을 듯...? 기본 python 가상환경과 conda 가상환경이 중첩돼서 적용됨.

만약 패키지 목록 등 가상환경을 별도로 사용하고 싶다면 기본 파이썬 venv보다는 anaconda 가상 환경을 만들어서 사용하는게 좋아보임. pip 포함 패키지 관리 등 파이썬 환경 자체를 anaconda가 관리하므로...

• 참고 링크: https://snowdeer.github.io/python/2018/01/01/make-env-of-anaconda/
• SSH 접속 후 default로 base 그대로 사용해도 좋고 본인만의 가상 환경 사용하고 싶다면 conda create -n [virtual environment 이름] python=[파이썬 버전]으로 원하는 파이썬 버전을 가지는 가상 환경 생성 가능

사용 예시) activate girinman -> 기린맨 가상환경 접속 후 사용 -> deactivate