R 에도 TensorFlow가 돌아간다. GPU설정만 잘하면 되는데, 항상 Path문제가 발생 하는데, 일단, 아직 그 적정한 Path를 찾지 못하고 있다. 하지만, Python에서는 아래와 같이 TensorFlow가 잘 돌아 간다.
RTX3080 GPU를 구입 하고 나서, GPU설정 하려고, 구글링을 엄청 나게 하였지만, 성공하지 못하였다가 카이스트에서 인공지능 교육 받고 있을때, RTX 관련된 문서를 받았다. 이것도 처음에는 잘 되지 않다가, 카이스트 문서를 Base로 해서 여러번 구글링 하다가 결국은 찾아 냈다.
지금 개인 서버 운영 하고 있는데, 지금은 R을 하고 있고, 딥러닝은 겨울철에 돌려야 난방효과도 좋으니, 계절에 따라서 바꾸어 하려고 한다. 정말 더운 여름철에 에어컨 까지 틀면서, 딥러닝 서버를 일반 가정집에서 돌리기에는 정말로 비용부담이 크다.
여름을 나기 위해, 점검 중에 문제가 생겨서, 우분투 리눅스를 설치 하고 나서 아래와 같이 정리 하였다.
1. 우분투 그래픽 및 ssh 설정
- ssh 설치
$ sudo apt-get install openssh-server
$ sudo apt-get install ssh
- 우분투 콘솔 환경 설정
- Ctrl + alt + f1 또는 f2 누르면, 콘솔모드로 바뀐다. 로그인 후 아래 명령어를 실행 한다.
$ sudo service lightdm stop
- Grub에 아래 내용을 수정 한다.
$ sudo nano /etc/default/grub
- Grub 업데이트 및 systemctl 변경 한다.
$
sudo update-grub
$
sudo systemctl set-default multi-user.target
$ sudo reboot
- Nvidia Driver 부팅 설정
- 설치 확인
$ lsmod | grep nouveau
- 블랙 리스트 등록을 nano 편집기로 한다.
$
sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
아래의 텍스트를 그림과 같이 붙여 넣고 저장 한다.
blacklist nouveau
options nouveau modset=0
- 업데이트 후 재 부팅
$ sudo update-initramfs -u
$ sudo reboot
- Update 및 Upgrade
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade
$ sudo reboot
오늘은 여기 까지 만 정리 한다. 다음 편 부터 본격적으로 GPU 세팅에 들어 가겠다.
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