슬기로운 연구생활

GCP는 외부 접속을 허용하기 위해 방화벽 세팅이 필요하다. 이게 생각보다 쉬우면서 까다로운데 그대로 따라하면 접속할 수 있을 것이다. 1. 방화벽 탭으로 접속한다. 그 후 방화벽 규칙 만들기를 클릭한다. 2. 이름과 네트워크 명의 알아서 정의해준다 (대상과 소스범위를 잘 못 설정해 접속이 안되었다.) - 대상 : "네트워크의 모든 인스턴스" 로 설정한다. - 소스 IPv4범위 : "0.0.0.0/0" 로 설정한다. - TCP : 원하는 포트를 입력한다.

1. GCP 홈페이지에 들어가 인스턴스를 생성한다. Compute Engine > VM 인스턴스 클릭 2. 인스턴스 만들기를 클릭해 인스턴스를 생성한다. 3. 윈도우에서 puttygen을 사용해 private key값을 생성한다. Generate 버튼을 누르면 Key가 생성이 되고 Save private key를 클릭해 생성된 결과 파일을 저장한다. (.ppk 확장자이다.) 생성된 키를 잘 복사해 GCP Console에 등록해준다. 4. GCP 콘솔에서 메타데이터 버튼을 클릭한 후, SSH 키를 등록한다.. 위에서 생성된 키값을 복사하고 붙여넣는다. 5. putty로 접속한다. SSH > Auth를 클릭한 후 prviate key file을 등록해 접속한다. (# 주의해야할 부분은 접속한 후 유저 아이디..

신규장비가 들어왔는데 CPU와 GPU가 최신 버전이라 예상치 못한 문제가 발생했다. CPU : 12th Gen Intel(R) Core(TM) i9-12900K GPU : NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti * 문제1 : 네트워크 (이더넷) 장비 인식 못함 - 상황 : 해당 장비에 Ubuntu 18.04를 설치하고 ifconfig를 하니 이더넷 주소를 반환하지 않는 문제가 발생했다. CPU가 너무 최신 제품이라 발생한 문제 - 원인 : CPU에서 네트워크 장치를 인식하지 못하는 문제 - 해결방법 : 12세대 인텔 CPU에서 필요로하는 Kernel 버전과 Ubuntu 18.04에서 제공하는 Kernel 버전이 일치하지 않아 발생한 문제였다. CPU에서 필요로하는 Kernel 버전을 제공하는 O..

* 설치이유 pyenv는 하나의 PC에서 여러버전의 파이썬을 독립적으로 사용하고 싶을 때 좋은 라이브러리이다. 기존에는 Anaconda를 사용해서 파이썬과 라이브러리 환경을 독립적으로 가져갔지만 회사에서는 라이센스 때문에 사용할 수 없어 대체재로 pyenv-virtualenv를 선택했다. virtualenv로 과거에도 사용했었지만 pyenv는 처음 사용해서 좀 애매했다. * 설치방법 [pyenv] 1. 사전에 필요한 라이브러리 설치 sudo apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-d..

먼저 konlpy를 설치한 후, Mecab을 따로 설치하여 불러온다. 1. Konlpy 설치 pip install konlpy pip install JPype1 아래의 코드로 테스트한다. from konlpy.tag import Komoran komoran = Komoran() text = "아버지가 방에 들어가신다." komoran.nouns(text) komoran.morphs(text) 2. Mecab 설치 wget https://bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko/downloads/mecab-0.996-ko-0.9.2.tar.gz tar xvfz mecab-0.996-ko-0.9.2.tar.gz cd mecab-0.996-ko-0.9.2 ./configure make make ..

1. 환경 설정 pip install bentoml pip install pandas sklearn 2. 코드 작성 bento라는 디렉터리를 만든 후, model.py / service.py / builder.py 라는 파일을 생성한다. model.py : ML 모델 파일 생성 및 설정. # model.py from sklearn import svm from sklearn import datasets # Load training data iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data, iris.target # Model Training clf = svm.SVC(gamma='scale') clf.fit(X, y) service.py : predict 관련 서빙 파일 설정...

연구실 1080TI 2대가 있는 서버에 CUDA 세팅을 하게되었다. 위의 과정은 크게 3가지로 구분된다. - Nvidia Driver 설치 - CUDA Toolkit 설치 - CuDNN 설치 Nvidia Driver 설치 sudo apt-get update ubuntu-drivers devices 위의 명령어를 사용해 nvidia driver 몇 버전을 설치해야 하는지 확인한다. nvidia-430을 추천하라기에 설치했다. sudo apt-get install nvidia-430 nvidia driver 설치할때 다양한 이슈가 있었다. 가장 큰 이슈는 기존에 ubuntu에서 사용하는 noveau라는 driver를 중단시키고 설치해야 한다는 것이다. nvidia driver를 설치한 이후에는 noveau를..

​- hexo new post -p /setting/hexo_new : post 만들기 - hexo clean : 초기화 - hexo g : 생성 - hexo s : 로컬로 확인 - hexo d : 배포