Codebasic (c) 2023
다음 문서는 아래 플랫폼별 딥러닝 소프트웨어 라이브러리 설치 절차를 안내합니다.
- Windows (x86-64bit)
- 유닉스 계열 (Unix-Like)
- Mac (Apple Silicon/Intel x86-64bit)
- Linux (x86-64bit)
윈도우의 경우, 직접 설치보다는 환경 구성이 완료된 도커 사용을 권장합니다.
유닉스 계열 플랫폼은 직접 설치를 권장합니다.
Docker Desktop은 무료로 설치가 가능하지만 상용 라이선스 소프트웨어입니다. 개인 및 중소 규모 조직은 무료로 사용할 수 있습니다.
정부 기관 및 대기업 환경에서 활용 시 라이선스를 검토하시기 바랍니다. 상용 라이선스 소프트웨어 설치와 활용에 대한 우려가 있는 경우, 직접 설치 절차를 진행하기 바랍니다.
https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install
- Windows 10+ 64비트 (x86-64)
- WSL 설치
최초 실행 시, 약 3 GB 용량의 도커 이미지(codebasic/pydeep) 다운로드가 실행됩니다.
$ docker run --name pydeep -p 8888:8888 -it codebasic/pydeep
GPU 접근 설정
$ docker run --name pydeep-gpu -p 8888:8888 --gpus all -it codebasic/pydeep
제시된 절차는 오픈 소스 라이선스 소프트웨어만을 활용하고 있습니다.
Conda는 패키지 관리 프로그램입니다. 소프트웨어 버전과 의존성 관리에 활용합니다.
Miniconda Windows 다운로드 및 설치
아래 절차는 Homebrew 소프트웨어를 가정합니다.
$ brew install miniforge
$ conda init "$(basename "${SHELL}")"
Miniforge 설치
$ wget -O Miniforge3.sh "https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh"
$ ./Miniforge3.sh
$ conda init "$(basename "${SHELL}")"
다음 명령을 실행하여 설치합니다.
$ conda env create -f $ENV_FILE
$ENV_FILE 파일은 각 플랫폼별 환경 설정 파일을 참조합니다. (하단 첨부)
- x86_gpu.yml
- x86_cpu.yml
- apple_silicon.yml
Windows의 경우, TensorFlow (2.10 이하) 동작을 위해 Microsoft Visual C++ 재배포 가능 패키지 설치 필요 (64비트)
Winodws 및 Linux 플랫폼에서 지원하는 NVIDIA GPU 기반 그래픽 카드 필요.
Mac의 경우, Apple Silicon은 추가 설정 없이 GPU 가속 가능. Intel 기반 맥은 GPU 가속을 지원하지 않음.
NVIDIA CUDA 라이브러리 탐색 경로 설정
conda activate pydeep
source ./set_libs.sh
conda deactivate && conda activate pydeep
set_libs.sh (하단 첨부) 파일 참조.
코드 작성 환경 (IDE) Jupyter Lab 설치.
주의! 한글 사용자명. 예: C:\Users\성주
conda activate pydeep
python -m ipykernel install --user --name pydeep --display-name "pydeep"