MLOps WSL2 설정과 Nvidia-Docker 설치 (1)
WSL2 설정과 nvidia-Docker 설치
Ubuntu를 따로 설치하기가 힘들고.. 그럴만한 하드나 그런것들이 없기에… WSL2랑 Docker를 설치해서 해보려고한다.
따라서!!!! 오늘은 WSL2를 만들고 Nvidia-Docker를 깔아보는 것을 목적으로 한다.
WSL2 설치
우선 Windows 기능부터 키자
켜줄 목록은 다음과 같다.
- Hyper-V
- Linux용 Windows 하위 시스템
- Windows 하이퍼바이저 플랫폼
- 가상 머신 플랫폼
그리고 다시시작하기… (덕분에 찾아놓은 크롬 탭들을….^^)
다시시작하고 돌아와서 WSL1과 WSL2 중 ver2를 선택해야한다
wsl --set-default-version 2
1. WSL2 Ubuntu 20.04 LTS 설치
윈도우 Microsoft Store에서 WSL용 Ubuntu 20.04 버전을 다운받기
설치가 완료되면 일단 열어보자
그러면 사용자 이름과 비밀번호를 설정하라는 문구가 나온다
설정하면, Ubuntu CLI 상태의 형태가 나온다!
1-1. WSL2 설치 위치 변경
기본적으로 WSL2는 C드라이브에 설치된다.
이미.. 나의 용량은 게임으로 인해 C드라이브가 꽊꽊ㄲ….
따라서 HDD로 ubuntu 드라이브인 ext4.vhdx 를 옮기고자 한다.
(1) export & import
우선 현재 있는 ubuntu를 tar파일로 빼고 다시 import를 한다
// file: "powershell"
e:\ubuntu> wsl --export Ubuntu-22.04 ./exp_ubuntu.tar
e:\ubuntu> wsl --import ubuntu2204 ./exp_ubuntu.tar ./
현재 폴더에 ubuntu2204.tar 파일로 ubuntu-22.04를 추출하고, 현재 폴더에 추출했던 tar 파일을 다시 임포트해서 다음과 같이 적용
(2) unregister
// file: "powershell"
e:\ubuntu> wsl --unregister Ubuntu-22.04
e:\ubuntu> wsl --set-default ubuntu2204
원래 등록되어있던 Ubuntu-22.04를 제거하고 새로 임포트한 ubuntu2204를 wsl 실행시켰을때 나오는 default Version으로 설정함
추가로, 이렇게 D드라이브로 옮겨서 실행시킨 경우 root로 기본 User로 설정되어있는데,
이를 WSL2 내 /etc/wsl.conf에 추가시킨다
// file: "/etc/wsl.conf"
[user]
default=jeonghwi
이렇게 하면 최종적으로 wsl 설정 완료
(Starting Directory 설정은 추후에 설정 예정)
2. WSL에서 Cuda 설치
우선 Nvidia-Driver (Studio)로 설치 (for WSL2)
- 이 과정은 스킵
Cuda Toolkit은 현재 Pytorch 최신버전에 맞춰서 12.1로 설치
이렇게 Cuda Toolkit 까지 설치 완료
PATH 설정은 블로그를 참조했음!
// file: "~/.bashrc"
function _switch_cuda {
v=$1
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-$v/bin
export CUDADIR=/usr/local/cuda-$v
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-$v/lib64
nvcc --version
}
$ source ~/.bashrc
$ _switch_cuda 12.1
3. Nvidia-Docker 설치
추후에 MLOps for all 강의에서 Kubernetes를 사용하게되는데, 그때 버전을 좀 맞춰서 설치하는 것 보다 MLOps for MLE 강의에서 미리 설치하고 넘어가자
Docker는 20.10버전…인데 현재 27.2.0 버전을 설치했다…
나중에 트러블슈팅하자..
Reference
https://wikidocs.net/book/10445
https://jakupsil.tistory.com/45
https://lolz0309.tistory.com/9
https://velog.io/@cjkangme/WSL2%EB%A1%9C-CUDA-%ED%99%98%EA%B2%BD-%EC%84%A4%EC%A0%95%ED%95%98%EA%B8%B0-CUDAcuDNN-%EC%84%A4%EC%B9%98%EA%B9%8C%EC%A7%80
