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본 문서에서는 Fresh Windows 10 (or 11)에 WSL2 > Debian > Docker > NVIDIA CUDA를 설치하는 법을 순서대로 설명한다.
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# WSL2 설치
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Ref: https://learn.microsoft.com/ko-kr/windows/wsl/install
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## 1. 새로운 Windows에 WSL을 설치하는 경우
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Powershell (관리자로 실행)
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```Powershell
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wsl --install
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```
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## 2. WSL 리눅스 배포판 설치
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Powershell (관리자로 실행)
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```Powershell
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wsl --install -d Debian
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```
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- 다른 배포판을 설치할 수도 있지만 Debian이 제일 근본이다.
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## 3. Windows Terminal 설치
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https://apps.microsoft.com/detail/9n0dx20hk701?hl=en-US&gl=US
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- 현대적인 디자인으로 CMD, powershell, Debian Bash 각각 탭으로 켤수 있다.
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# Docker 설치
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## 4. WSL에 docker 설치
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- `docker daemon`을 실행하려면 `systemd`가 켜져있어야 한다.
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- 정상적인 linux는 이미 systemd가 실행되어 있지만 wsl에서는 기본적으로 꺼져있다.
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Debian Bash
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```sh
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echo -e "\n[boot]\nsystemd=true\n" | sudo tee -a /etc/wsl.conf
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```
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Powershell (관리자로 실행)
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```sh
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wsl --shutdown # 종료
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wsl # 재시작
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```
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Debian Bash
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```sh
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curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh
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echo 'alias docker="sudo docker"' >> ~/.bashrc
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source ~/.bashrc
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docker run hello-world
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```
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성공 메시지:
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```
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Hello from Docker!
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This message shows that your installation appears to be working correctly.
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```
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## 5. 암호를 입력하지 않고 docker 실행하는 법
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Debian Bash
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```sh
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sudo visudo
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```
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- 맨 아래줄에 아래와 같이 추가한다.
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- 띄어쓰기 개수는 중요하지 않고 ,는 중요하다.
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- `myid` 부분을 자신의 아이디로 바꾼다.
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```
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myid ALL=(ALL) NOPASSWD: /usr/bin/apt-get, /usr/bin/docker
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```
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입력후에 Ctrl + S 로 저장, Ctrl + X 로 종료하고 나오면 되고, 뭔가 잘못 입력하면 나갈수 없다.
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## 6. WSL background 실행
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WSL는 기본적으로 실행중인 터미널이 없으면 WSL 자체가 종료되도록 되어 있어서 서버를 굴릴수가 없다.
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- https://www.autohotkey.com/
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- AHK v1.1 (Deprecated) 설치
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- Win+R > `shell:startup` : `시작프로그램` 폴더가 열린다.
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- 메모장으로 아래의 `wsl.ahk` 파일을 생성하여 `시작프로그램` 폴더에 저장
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```
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Run, wsl.exe, , Hide
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```
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- 이제 더블클릭해서 실행해보아도 아무것도 보이지 않지만 눈에 보이지 않는 터미널 하나가 실행되어, wsl이 꺼지지 않게 된다.
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- 컴퓨터를 재시작 할 경우에도 항상 하나가 켜져 있을 것이다.
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> 예외: 본인이 `wsl --shutdown`으로 강제 종료하면 눈에 안보이는 이것도 꺼지므로 그때는 저걸 다시 켜주어야 함)
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# Docker에 NVIDIA 설치
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WSL에서 nvidia-driver까지는 자동으로 깔아주므로 별다른 설정 없이 `nvidia-smi`를 사용할 수 있지만 docker container 내부에서 CUDA를 사용하기 위해서는 nvidia-container-toolkit을 설치해야 한다.
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## 7. nvidia-container-toolkit 설치
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https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html#installing-with-apt
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위의 부분의 명령어를 따라가면 되는데 아래와 같이 WSL Debian 기준으로는 아래와 같이 실행하면 된다.
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```sh
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curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
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&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
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sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
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sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
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sudo apt-get update
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sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
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sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
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sudo systemctl restart docker
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docker run --gpus all debian nvidia-smi # test
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```
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`nvidia-smi`가 잘 실행되면 성공이다.
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# [추가] WSL에 Python & Jupyter Lab 설치
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## 8. debian에 python 설치
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```sh
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sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python3-venv
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cd ~
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python3 -m venv .venv # ~/.venv에 가상환경 python을 만든다.
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echo 'export PATH="$HOME/.venv/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
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source ~/.bashrc
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which python
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# /home/<your-id>/.venv/bin/python
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which pip
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# /home/<your-id>/.venv/bin/pip
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```
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이제 activate/deactivate 신경쓰지 않고 pip install로 설치하는 것들은 ~/.venv 안에 잘 설치된다.
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```sh
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pip install jupyter lab
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jupyter lab --IdentityProvider.token="" # 암호 없이 localhost:8888 로그인 가능
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```
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## 9. Windows 재부팅시 Jupyter Lab 자동시작
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먼저 ssh를 통해 비밀번호 없이 자신에게 접속할수 있도록 세팅해야 한다.
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```sh
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sudo apt-get update && sudo apt-get install -y openssh-server
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sudo systemctl start ssh # ssh-server 시작
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ssh-keygen # [Enter] 계속 눌러 ~/.ssh 폴더에 비밀키 생성
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ssh localhost # 자기자신으로 접속된다.
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ssh-copy-id localhost
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ssh localhost # 자기자신으로 접속되는데 비밀번호가 필요하지 않게 된다.
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```
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```sh
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cd ~
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mkdir -p .jupyter # 없으면 폴더를 만든다.
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cd .jupyter
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cat <<"EOF" > docker-compose.yml
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services:
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jupyter:
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image: alpine
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container_name: jupyter
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restart: unless-stopped
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stop_grace_period: 0s
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network_mode: host
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volumes:
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- $HOME/.ssh:/root/.ssh
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entrypoint: sh -c
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command:
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- |
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apk add openssh-client
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ssh $USER@localhost '~/.venv/bin/jupyter lab --IdentityProvider.token=""'
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EOF
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docker compose up -d # Jupyter 서버 시작
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```
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1. `image: alpine`: 가벼운 Alpine Linux 이미지를 사용합니다.
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2. `container_name: jupyter`: 컨테이너 이름을 'jupyter'로 지정합니다.
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3. `restart: unless-stopped`: 컨테이너가 중지되지 않는 한 항상 재시작합니다.
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4. `stop_grace_period: 0s`: 컨테이너 중지 시 즉시 종료합니다.
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5. `network_mode: host`: 호스트의 네트워크를 직접 사용합니다.
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6. `volumes: - $HOME/.ssh:/root/.ssh`: SSH 키를 컨테이너와 공유합니다.
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7. `entrypoint: sh -c`: 쉘 명령을 실행할 수 있게 합니다.
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8. `command:`:
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- `apk add openssh-client`: SSH 클라이언트를 설치합니다.
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- `ssh $USER@localhost '~/.venv/bin/jupyter lab --IdentityProvider.token=""`': SSH를 통해 Jupyter Lab을 실행합니다.
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이 설정은 다음과 같은 이점이 있습니다:
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- Alpine 이미지를 사용하여 가볍습니다.
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- SSH 키를 호스트와 공유하여 인증 문제를 해결합니다.
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- 호스트 네트워크를 사용하여 localhost 접근이 가능합니다.
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- 컨테이너가 자동으로 재시작되어 안정성을 높입니다.
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```sh
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docker compose logs -f # 서버 상태 보기 & Ctrl+C로 나오기
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cd ~/.jupyter && docker compose down # 서버 종료
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```
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- 만약 `6. WSL background 실행`과 `9. Windows 재부팅시 Jupyter Lab 자동시작` 모두 정확히 설정되었다면 윈도우를 재부팅하고 바로 localhost:8888에 접속할 수 있게 된다.
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