docker 설치 및 시작하기

안녕하세요 

블레이즈 테크 노트의 

블레이즈 입니다. 

 

오늘은 docker를 설치하고 사용해보도록 하겠습니다. 

docker를 통해  ML 실험을 위해 필요한 실험 환경을 동일하게 갖춰주려고 합니다. 

 

실험을 위한 코드는 dependency 를 맞춰주는 게 중요한데요,

docker를 사용하면 가상환경과 유사한 컨테이너를 관리하기가 아주 편합니다.

 

 

도커가 무엇이고 왜 필요한지는 이 포스트에 잘 설명이 되어 있네요:)

 

여러분들도 코드가 잘 실행이 안된다면 docker를 활용해 버전 정보를 잘 맞춰주세요!

 

docker는 아래의 링크에서 다운받을 수 있습니다. 

https://hub.docker.com

Docker Hub Container Image Library | App Containerization

 

도커를 제 맥북에도 다운을 받고 

Linux 서버에도 다운을 받았습니다. 

맥북에 다운받은 docker

 

도커가 잘 설치되었는지 확인하기 위해 아래의 코드를 입력합니다. 

docker version

이렇게 확인해보면 docker가 제대로 설치되어 있는지 확인해볼 수 있습니다. 

 

 

이제 도커에서 tensorflow가 잘 실행되는지 알아볼 차례입니다. 

docker run -it --rm tensorflow/tensorflow \
   python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

 

이렇게 확인을 해줬는데요, 아래의 그림과 같은 결과가 나옵니다. 

docker: permission denied 라는 에러인데요, 이렇게 permission이 없을 땐 어떻게 해야 할까요? 

 

먼저 아래의 코드를 입력합니다. 

group

이렇게 하면 사용자가 속한 그룹이 보일텐데 여기에 docker가 없어서 허가가 되지 않은 거라고 볼 수 있습니다. 

 

이제 다음과 같은 코드를 입력하여 권한을 부여해줍니다. 

 

sudo usermod -aG docker $USER

 

권한을 부여해준 후 exit으로 로그아웃 후, 다시 로그인하면 group에 docker가 들어있을 겁니다. 

 

이제, 다시 docker run tensorflow를 해보면 아래와 같습니다. 

docker run -it --rm tensorflow/tensorflow \
   python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

 

가장 최근의 텐서플로우 이미지를 다운받는 모습입니다. 

 

이러한 이미지는 제가 직접 만들 수도 있고 기업이나 다른 사용자가 만든 것을 다운받아서 사용할 수도 있습니다. 

https://hub.docker.com

Docker Hub Container Image Library | App Containerization

 

위의 링크로 들어가시면 아래의 페이지가 뜨는데 여기서 회원가입을 하고 원하는 이미지를 검색하면 됩니다. 

 

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도커에서 사용할 수 있는 기본적인 명령어로는 

docker ps 

docker images 

등이 있습니다. 

 

 

먼저 docker ps의 예시를 보겠습니다. 

docker ps

이렇게 현재 돌아가고 있는 컨테이너를 확인할 수 있습니다. 

 

 

 

다음으로는 docker images. 

이 명령어는 설치된 이미지를 모두 확인할 수 있습니다. 

docker images

 

 

그리고 저는 docker cp 도 종종 씁니다. 

이 명령어는 파일을 옮길 때 쓰는 명령어입니다. 

docker cp /home/이동경로/이동을원하는파일.txt name_of_docker:/

이렇게 기본적인 머신러닝 실험 준비를 위한 도커 설치가 완료되었습니다.

 

 

 

 

감사합니다.