[Docker] Window에서 docker 사용하기2 - docker 설치하기

안녕하세요. pulluper 입니다. 

 

저번시간에 window 에 WSL2 설치하기를 진행해 보았습니다. :)

 

https://csm-kr.tistory.com/101

[Docker] Window에서 docker 사용하기1 - WSL2 설치하기

 

이번에는 목차의 두번째인 docker 설치하기를 해 보겠습니다. 

 

[목차]

1. WSL2 설치하기
2. docker 설치하기
3. IDE에 연결하기

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여러가지 docker 를 설치하는 방법이 있었는데요.

 

저는 docker desktop 설치를 통해 GPU까지 사용 할 수 있었습니다. (2023.08 기준) 

 

2. docker 설치하기

 

2-1. docker desktop 설치하기

 

다음 사이트에 들어가서 Download for Windows를 클릭해 다운을 받아줍니다. 

 

https://www.docker.com/

Docker: Accelerated Container Application Development

 

그리고 실행을 해 주면 진행후 한번 로그아웃을 시킵니다. 

이후에 docker desktop에 들어가게 하고 로그인을 해 줍니다. 

이제 wsl 에서 docker를 사용 할 수 있습니다. 

 

 

2-2. docker 확인하기 

 

다음 명령어를 입력했을 때 다음과 같이 나오면 GPU를 사용 할 수 있는 docker를 만든 것 입니다. :)

 

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

 

 

2-3. pytorch image를 이용해서 docker cuda 확인

 

저번 블로그에서 사용한 docker image 를 통해서 확인을 해 보겠습니다. 

https://csm-kr.tistory.com/97 

[Linux Server] Docker 튜토리얼1 (Ubuntu server22.04.03 LTS 에서 pytorch(cuda11) 컨테이너 만들기.)

 

2-3-1. docker image 받기

 

docker pull pytorch/pytorch:1.12.1-cuda11.3-cudnn8-devel

 

2-3-2. docker run 하기

 

docker run -it --gpus all --name pulluper pytorch/pytorch:1.12.1-cuda11.3-cudnn8-devel /bin/bash

 

2-3-3. nvcc -V, cudnn, python 확인

 

다음을 통해 pulluper 컨테이너에 접속한 후

 

docker attach pulluper

 

다음 각 명령어로 확인을 해보자. 

 

nvcc -V

 

 

cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_v*.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

 

 

import torch
torch.__version__
torch.cuda.is_available()

 

 

docker 설치하기 성공!

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p.s. 사실 docker 를 우분투에 까는 것 처럼 cli로 몇번을 도전을 해 봤는데

항상 cuda-tooklit을 설치하는 과정에서 오류가 났습니다. 

그런데, docker window desktop을 이용하니 cuda 도 잘 인식하는 모습을 보였습니다. 

 

결론 docker desktop window 짱!

2023.08 기준

 

다음시간에는 이렇게 설치한 docker를 IDE와 연동해 보겠습니다. 

감사합니다. 뿅

 

[목차]

1. WSL2 설치하기
2. docker 설치하기
3. IDE에 연결하기