1Demo 1. GPU 서버 생성
. 서버 생성
lConsole > Server 메뉴로 이동
l상단의 ‘서버 생성’ 버튼 클릭
lNCP 서버 이미지’ 탭 클릭
l이미지 타입 선택 항목에서 ‘Base OS’ 선택 후 centOS 7.8 선택 > 하단의 ‘다음’ 버튼 클릭
l아래 옵션에 따라 생성할 서버에 대한 설정 진행
•VPC : ai-vpc
•Subnet : ai-public-subnet
•서버 스펙 : GPU / gp1t4-g1-s50 à T4타입으로 선택
•요금제 선택 : 월요금제
•서버 개수 : 1
•서버 이름 : ncai-gpu
•Network interface : 우측 ‘추가’ 버튼을 클릭하여 자동으로 할당
•공인 IP : ‘새로운 공인 IP 할당’ 선택
•물리 배치 그룹 : 미사용
•반납 보호 : 해제
l하단의 ‘다음’ 버튼 클릭
l스토리지 추가를 하지 않으므로 하단의 ‘다음’ 버튼 클릭
l‘새로운 인증키 생성’ 선택 후 ‘ncp-(오늘 날짜)’ ex)ncp-20230905 로 이름 지정 후 우측의 ‘인증키 생성 및 저장’ 클릭
l하단의 ‘다음’버튼 클릭
lpublic-acg 선택 후 하단의 ‘다음’ 버튼 클릭
l마지막 최종 확인 페이지 확인 후 하단의 ‘서버 생성’ 버튼 클릭
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1. GPU 서버 생성 : GPU서버에 분석 환경 만들기
lJupyter notebook 설치 (서버에 공인IP로 접속하여 설치)
Jupyter notebook설치를 위한 아나콘다 설치
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•라이센스에 대한 동의가 필요하면 계속 ‘enter’클릭
•동의하는 지 질문하는 항목에 ‘yes’라고 입력
•다음에 명령창이 >>> 로 바뀌면 한번 더 ‘enter’ 클릭
•설치 확인
root@ncai-gpu ~]# vi ~/.bashrc
하단에 내용 추가 export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH" [root@ncai-gpu ~]# source ~/.bashrc
[root@ncai-gpu ~]# conda --version
[root@ncai-gpu ~]# conda update conda
l설치가 잘 되었다면 주피터 노트북 실행
jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root
l서버의 공인IP의 8888포트로 접속
l접속 후 토큰값 입력
l토큰값은 주피턴 노트북을 실행한 명령어 창에서 확인 가능
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tensorflow 설치
conda install tensorflow
pip3 install tensorflow
다음
https://brunch.co.kr/@topasvga/4978
