Docker로 Pytorch GPU Jupyter Notebook 실행하기

NVIDIA 그래픽 드라이버 및 NVIDIA Docker 설치

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먼저 아래 글에서 설명한 내용을 토대로 그래픽 드라이버 및 Docker를 설치해준다.
https://sirius-mhlee.github.io/posts/docker-tensorflow-gpu/

Docker 컨테이너에서 GPU를 정상적으로 인식하고 있는 것을 확인할 수 있다.

Pytorch GPU 컨테이너 실행 및 Jupyter 설치

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Docker Hub의 Pytorch 공식 이미지를 이용하여 컨테이너를 시작하고 접속한다.

docker run --name pt_gpu_jupyter --gpus all --shm-size=4g -i -t -p 8888:8888 -v ~/pt_gpu_jupyter_data:/root pytorch/pytorch

그리고 해당 컨테이너에 Jupyter를 설치한다.

pip install jupyter

이제 컨테이너에 Pytorch GPU Jupyter Notebook의 구성이 완료되었다.

Pytorch GPU Jupyter Notebook 접속

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이제부터는 위에서 구성한 컨테이너를 이용하여 Jupyter Notebook을 실행하기만 하면 된다.

컨테이너를 실행하고 bash로 접속한다.

docker start pt_gpu_jupyter
docker exec -i -t pt_gpu_jupyter bash

그리고 Jupyter Notebook을 실행한다.

jupyter notebook --allow-root --notebook-dir=/root --ip=0.0.0.0

GPU를 확인해보면 Pytorch에서 GPU를 제대로 인식하는 것을 확인할 수 있다.

import torch
torch.cuda.is_available()