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기계학습 시스템 설정

jupyter ubuntu linux daemon으로 설정하기

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ubuntu에서 jupyter daemon으로 설정하기

다음과 같은 방식으로 서비스 설정 파일을 작성한다.

위치 : /etc/systemd/system/
파일명 : ipython-notebook.service

내용

  • Unit
  • type=simple
  • PIDFile=/var/run/ipython-notebook.pid
  • ExecStart=/usr/bin/ipython notebook –no-brower
  • User=ipynb
  • Group=ipynb
  • WorkingDirectory=/home/ipynb/notebooks
  • Install
  • WantedBy=multi-user.target

위의 설정 파일에서는 서비스를 돌리는 계정과 그룹을 ipynb로 정의 하고 있다. 그러므로 계정을 추가 해야 한다

  • useradd ipynb
  • su – ipynb
    cd $IPYNB HOME ipynb로 계정 전환후 ipython 홈 디렉토리로 이동한다.
    systemctl daemon-reload
    systemctl enable ipython-notebook
    systemctl start ipython-notebook

위와 같이 설정하면 동작하는데 다음과 같은 오류가 발생할수 있다.
OSError: [Errno 13] Permission denied: '/run/user/1000/jupyter'

외와 같은 오류가 발생시 XDG_RUNTIME_DIR 값을 설정해재 하면 처리 됨. 관련 깃허브 이슈

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우분투 새로 설치하고 tensorflow 설치하기

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기계학습용으로 우분투를 새로 설치하고 tensorflow 설치 하는 과정

차후에 사용하기 위한 내용 요약

이곳에서 우분투를 다운로드

왠만하면 LTS 버젼으로 다운로드 받고, 경우에 따라서 Server나 Desktop 버젼을 다운로드한다.
Server버젼은 Desktop 그러니깐  UI가 없는 버젼. 
Desktop이 설치되어 있더라도 로컬에서 데스크탑으로 쓰지 않으면 그래픽 메모리 손실은 발생하지 않는듯. 

부팅 이미지 만들기

참조 링크

간략 정리
1. iso 이미지를 맥용 이미지로 변환 
    ./hdiutil convert -format UDRW -o ~/desktop/ubuntu.img ~/desktop/download.iso

2. usb를 언마운트
    diskutil unmountDisk /dev/disk[번호]

3. usb에 저장 이미지 업로드 
    sudo dd if=~/desktop/ubuntu.img of=/dev/disk[번호] bs=1m

nvidia 그래픽 드라이브 설치

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-last

위 절차대로 제대로 깔리면 nvidia-smi 명령어를 실행 시키면 그래픽 카드 종류와 메모리 용량이 표시 됨

리눅스에 개발환경 설치

sudo apt-get install 'Development Tools'
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install git # git 

anacoda 설치

    우분투에 python이 이미 있는데도 anaconda를 설치 하는 이유는 시스템에 영향을 줘서 시스템이 망가지는것을 방지 하기 위해서...
    anaconda는 이곳에서 (다운로드)]https://www.anaconda.com/download/#macos
    anaconda 설치후 가상 환경 만들기 
    conda create --name $ENVIROMENT_NMAE $PREINSTALL_PACKAGES 
    $ENVIROMENT_NAME : 가상환경 이름 
    $PREINSTALL_PACKAGES : 기본 설치할 패키지명 
    
    conda create --name tf tensorflow-gpu 
    위와 같이 입력 하면 tf라는 이름의 가상환경이 만들어지고 기본으로 tensorflow-gpu가 설치됨. 
    
    conda 가상 환경을 쓰면 좋은 점 [링크](https://graspthegist.com/post/learn-conda-1/)
    

필수 패키지 설치

    필수 패키지를 설치 하기전 가상 환경으로 진입.
    source activate $ENVIROMENT_NAME
    conda install opencv #opencv 설치 
    conda install nltk #nltk 설치
    그외 여러 패키지 설치