1. 인스턴스 만들기 - 리전과 영역, 머신 유형 설정하기
Compute Engine 콘솔에 접속해서 VM 생성하기에서 아래와 같은 조건의 VM 인스턴스를 생성
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리전 : asia-northeast3(서울)
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영역 : asia-northeast3-b
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GPU : Nvidia T4, 1개
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CPU : n1-standard-8 (cpu 8개) → 고사양을 원하면 standard16, 32도 괜찮음
CPU 머신 유형 설정하기
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부팅 디스크 : 부팅 디스크 이미지가 Deep Learning VM with CUDA 11.8 M116 인것을 꼭 확인!
→ 디스크 크기도 100GB 이상으로 설정하기
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ID 및 API 엑세스, 방화벽 설정
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모든 Cloud API에 대한 전체 액세스 허용
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방화벽 → HTTP, HTTPS 트래픽 허용
2. VM 인스턴스의 방화벽 규칙 설정 및 고정 IP 주소 할당하기
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Jupyter notebook 접속을 위한 방화벽 규칙 설정하기
→ VM 인스턴스가 생성되면 아래에 방화벽 규칙 설정 클릭
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방화벽 규칙 생성하기를 선택하고, 아래 조건으로 새로운 방화벽 규칙 생성하기
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이름: allow-jupyter
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네트워크 : default
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IP 범위 : 0.0.0.0/0
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프로토콜 및 포트 : tcp:8888
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VM 인스턴스에 고정 IP 주소 할당하기
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콘솔 검색창에 ‘VPC 네트워크’ 검색 후 접속, IP 주소 섹션 접근
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IP 주소중, VM 인스턴스의 IP 주소 중에서 액세스 유형이 ‘외부’인 IP 주소에 대해서 ‘고정 IP 주소로 승급’ 선택
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고정 IP 주소 생성을 완료 하면 새로 만든 VM에 대한 외부 IP가 임시에서 고정 IP로 바꾼 것을 확인 가능
3. VM 환경 세팅하기
다시 Compute Engine 콘솔로 돌아와서 ‘연결’ SSH를 클릭하면 해당 VM에 접속할 수 있음.
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Nvidia Driver 설치하기 - 첫 화면에서 y 선택하면 자동적으로 드라이버 설치 가능
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Conda 가상환경 만들기
conda create --name openmm python=3.8
Python
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conda activate openmm
Python
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Jupyter notebook 설치하기
conda install jupyter
Python
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ipykernel 설치하기 및 가상환경 Jupyter notebook에 등록하기
conda install ipykernel
Python
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python -m ipykernel install --user --name openmm --display-name "openmm"
Python
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Pytorch 설치, Openmim, mmengine, mmcv 설치
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torch version : 1.12.0+cu116
pip install torch==1.12.0+cu116 torchvision==0.13.0+cu116 torchaudio==0.12.0+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/cu116/torch_stable.html
Python
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openmim 설치
pip install -U openmim
Python
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mmengine 설치
mim install mmengine
Python
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mmcv=2.1.0 버전 설치하기
mim install mmcv==2.1.0
Python
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Jupyter notebook config 등록하기
jupyter notebook --generate-config
Python
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nano ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
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c = get_config()
# Jupyter Notebook을 모든 IP 주소에서 접근 가능하도록 설정
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
# 포트 번호 설정 (기본값: 8888)
c.NotebookApp.port = 8888
# 브라우저 자동 실행 비활성화
c.NotebookApp.open_browser = False
# 비밀번호 설정 (필요시)
# from notebook.auth import passwd
# c.NotebookApp.password = passwd("your_password")
# 로컬 디렉토리에서 Notebook 실행
c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/'
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→ 해당 내용을 복사한 뒤, control+O, control+X 하면 변경사항이 저장됨
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Jupyter notebook 접속
jupyter notebook
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→ 해당 명령어 실행후 생기는 토큰값 저장
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저장 해놓았던 토큰값을 사용해서 비밀번호 세팅 가능
4. Jupyter notebook에서 작업 환경 업로드 및 환경 확인
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Jupyter notebook 홈에서 기존 작업 폴더를 upload 할 수 있음.
(압축파일로 업로드 후, 콘솔에서 압축해제하는 것을 권장)
→ 콘솔 접속은 New에서 터미널 선택, conda activate openmm 명령어로 가상환경 활성화 후, unzip
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다음과 같이 cuda.is_available() 이 True로 나타나고, mmcv, mmseg 버전확인이 되면 학습 가능.
5. 인스턴스 중지
콘솔에서 인스턴스 중지를 해야지 추가적인 과금이 되지 않음. (중지 = PC 전원과 같음)
