안녕하세요 pulluper 입니다. 😀😣😏
오늘은 저번 포스팅에 이어서 딥러닝 서버 만들기 마지막 단계 입니다.
[Ubuntu] 딥러닝 서버 만들기 - ubuntu 20.04.3 LTS server에 conda / nvidia-driver-470 / CUDA11.4 설치하기
안녕하세요 pulluper 입니다 😃😃😃 오랜만에 ubuntu server에 cuda 설치를 다시 해보았는데요. 이번에는 서버에 설치 하는 방법에 대하여 알아보겠습니다. 🕋🕋 만약 여러가지 version으로 cuda를 이
csm-kr.tistory.com
위의 포스팅에서 conda / driver / cuda 를 설치를 했습니다.
이후 딥러닝 라이브러리에 필요한 cudnn 을 설치하고
conda 를 통한 가상환경에 pytorch 를 설치 하는 것이 목표입니다.
1. cudnn 설치
1-1) cudnn version 선택 및 다운
이 사이트에서 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
cuDNN Archive
NVIDIA cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.
developer.nvidia.com
자신의 cuda version 에 맞는 cudnn을 다운받아 줍니다.
저는 cuDNN v8.2.2 (July 6th, 2021), for CUDA 11.4 (cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz) 을 다운받았습니다.
1-2 ) 압축을 풀고 복사
tar -zxvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz
1-3) 자신의 cuda version 폴더로 압축 푼 파일 복사
압축을 풀면 cuda 라는 폴더가 나옵니다 여기의 include, lib64, 안의 파일들을 자신의 cuda folder 로 옮기고
permission 을 변경해 줍니다. 다음 3개의 명령어로 간단하게 가능합니다.
현재 경로는 : .
cuda경로는 : /usr/local/cuda-11.4 라고 가정
sudo cp ./cuda/include/* /usr/local/cuda-11.4/includesudo cp -P ./cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.4/lib64sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn*
1-4) cuDNN 확인
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
cuDNN v8.2.2 이 설치됨을 알 수 있습니다. 😏😏
2. pytorch 설치
2-1) conda 를 이용한 pytorch 가상환경 설치
먼저 conda 를 이용해서 가상환경을 만들어 줍니다.
conda create -n "가상환경이름" python="python version"만약 가상환경이름이 pytorch이고 python version 이 3.9 이면 다음과 같이 만들 수 있습니다.
conda create -n pytorch python=3.9이후에 가상환경 확인을 위해서는 다음 명령어를 사용하시면 됩니다.
conda env list그리고 자신이 원하는 가상환경 활성화를 위해서 conda activate "가상환경이름" 을 입력하면
conda activate pytorch다음과 같이 명령어 앞에 가상환경의 이름이 붙게 됩니다.
이제 우리가 만든 pytorch 가상환경에 2022년 3월 기준 최신 version 을 설치하기 위해 다음 명령어를 입력합니다.
자신의 환경에 맞는 pytorch 는 다음 사이트에서 다운 받을 수 있습니다.
https://pytorch.org/get-started/locally/
PyTorch
An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
pytorch.org
그리고 다음 명령어로 pytorch를 설치 해 줍니다
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
이제 python을 실행해서 import torch 를 하고 cuda 사용을 확인 해 봅니다.
네 이제 pytorch 설치는 완료가 되었습니다. 😏😏😏👍👍👍
네 여러 단계에 걸친 딥러닝 서버구축 포스팅이 끝났습니다.
이후에 저는 IDE로 pycharm 을 사용하여서 ssh 로 server interpreter 를 이용하는데, 이것도 추후에 포스팅 하겠습니다.
질문과 의견은 항상 환영입니다.
감사합니다. 🤩🤩🤩🤩
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