안녕하세요
오늘은 머신러닝 모델을 가지고 구글 클라우드 활용하여 대용량 작업 방법을 알려드리겠습니다.
GCP(Google Cloud Platform, GCP)은 구글 검색과 유튜브와 같은 최종 사용자 제품을 위해 내부적으로 구글이 사용하는, 동일한 지원 인프라스트럭처 위에서 호스팅을 제공하는 구글의 클라우드 컴퓨팅 서비스를 말합니다.
GPU(graphics processing unit)는 컴퓨터 시스템에서, 그래픽 연산을 빠르게 처리하여 결과값을 모니터에 출력하는 연산 장치
CPU, RAM 리눅스 설치 환경 구축
주피터 노트북으로 머신러닝 작업을 할 수 있게 환경을 구축하는 것입니다.
서비스와 관련된 것들
그냥 컴퓨터 하나를 대여한다고 보시면 될 것 같습니다.
오늘은 구글 클라우드 플랫폼 사용하는 방법을 알려드리겠습니다.
구글 클라우드라고 검색하시면 사이트가 하나 나옵니다.
데이터 관리, 하이브리드 및 멀티 클라우드, AI와 머신러닝 등 Google의 클라우드 컴퓨팅 서비스로 비즈니스 당면 과제를 해결하세요.
cloud.google.com
<Compute Engine>
Compute Engine 을 클릭해줍니다.
사용 설정 눌러줍니다.
다음과 같은 화면이 나오면 됩니다.
<새 인스턴스 만들기>
지역은 서울이 아니더라도 사용할 수 있고 서울은 비쌉니다.
개인 PC에서는 간단한 cuda GPU를 구매할 것을 추천드립니다.
기본적인 GPU 환경에서 GPU를 활용한 코드를 활용하시면 됩니다.
########GPU를 사용하려면 미리 승인 신청 (몇시간~이틀정도)!!!!!!!!!!!!!!
GPU High -> 미리 승인 필요
방화벽!!!
localhost:8888
*보통 jupyter notebook 관련되어서 8888포트
*DL : Tensorflow-board
이름: jupyternotebook
대상태그: jupyternotebook
소스 ipv4범위 -> 대상태그:0.0.0.0/0
tcp체크 -> 8888
네트워킹 jupyter 입력
방화벽 HTTP 다 클릭 해주고 부팅디스크 클릭
Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.
www.anaconda.com
저는 64-Bit (x86) Installer (581 MB) 설치해 주었습니다.
다시 구글 클라우드 플랫폼 들어가서
SSH사용 눌러줍니다.
<설치순서>
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
yum install bzip2
bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
yes
enter
yes
source ~/.bashrc
#환경 관련 부분 업데이트
conda update conda
y
<환경설정파일 변경>
ls ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
환경설정 파일 생성 -> 뒤에서는 수정~
jupyter notebook --generate-config
vi /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
감사합니다.