KT 에이블스쿨 3기 DX반 8주차 - 딥러닝, 시각지능 딥러닝

에이블스쿨

8주차: 3월 20일(월) ~ 3월 25일(금)

목요일까지 딥러닝, 금요일은 시각지능 딥러닝

+ CUDA 설정, 파섹, 원격으로 데스크탑 켜기

 

 

 

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아.. 어렵다!

딥러닝때는 저번에 강의하신 강사님이 다시돌아오시고 옵티마이저역할 하신 분이 시각지능 딥러닝을 강의하신다.

 

딥러닝 수업을 할수록 모르는 이론 부분이 많아진다.

옆에서 책 한권을 두고 같이 공부하지만 점점 까막눈이 되어가는 중..

 

목요일까지 수업은 코드를 그냥 외웠다만 금요일부터는 한숨만 나오는 중이다.ㅜ

 

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수업은 코랩 프로를 지원해주기에 에이블에서 제공받은 그램으로도 가능하다. 

나는 데스크탑에서 돌리고 싶기에 이번주는 환경 설정에 대해 이야기하고자 한다.

 

참고로 나는 컴알못이다. 하지만 이번에 많이 성장한 컴알못!

이번에 데스크탑을 사는데 추천사양보다 슬금슬금 더 좋은 걸 샀다.

 

내 사양

• Window 11 Education(학교 학생 지원)
• 이엠텍 지포스 RTX 3060 Ti STORM X Dual OC D6 8GB
• Python 3.10.9

 

CUDA에서 난 윈도우11이고 최근게 좋은거겠지 하고 와앙 다운받다가 재설치 몇번 했다..ㅎㅎ

나도 아래 글 작성자처럼 몇번 시도끝에  성공했고, 내가 보기에 제일 잘 정리된 게시글 2개를 에이블러님들께 추천한다.

 

 

https://velog.io/@mactto3487/딥러닝-GPU-환경-구성하기

GPU 사용을 위한 CUDA 환경 구성하기

https://angelplayer.tistory.com/310

[Cuda] Tensorflow GPU 딥러닝 개발 환경 구축 하기

 

 

그래서 나는

• cuda 11.2
• cuDNN v8.1.1 for CUDA 11.2
• Visual Studio 2019

를 설치했다.

 

빠르게 돌아가는게 신기해서 찍은 사진

 

 

저번에 바탕화면에 주피터랩 바로가기를 만들었는데 우선 그 방식 그대로 들어온 뒤에

gpu 커널로 만든 커널로 바꿔주면 된다.

나는 커널이름을 aivle로 설정했다.

기존 Python3(ipykernel)은 cpu로 작동중.

 

 

이렇게 커널을 바꾸고 해당 코드를 치면 2번째 device_type에 GPU가 나온다.

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

성공!

 

 

그런데 강사코드가 코랩기반이라 일부 바꿔야하는 부분이 있다.

나는 챗지피티한테 물어보는중!

 

프롬프트 지니 확장 프로그램을 쓰면 응답속도가 빨라진다.

https://www.promptgenie.ai/

프롬프트 지니

 

똑똑한 지피티와 다르게 나는 맹충맹충하게 질문하는 중

근데 알맞는 답을 한다는 보장이 없기에 질문을 세세하게 하거나 바꿔서 입력 후 원하는 답을 뽑고있다.

 

 

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이렇게 딥러닝 환경을 구축했는데 미프때 코랩으로 하면 슬프니깐 나만의 지포스나우(클라우드 컴퓨터)인 파섹을 추천한다. 저번 머신러닝 미니프로젝트도 파섹으로 돌려서 빠르게빠르게 진행할 수 있었다.

 

https://parsec.app/

Connect to Work or Games from Anywhere | Parsec

 

파섹설치는 쉬운데, 원격으로 컴퓨터까지 키고싶다면 설정을 더 만져야 한다더라.

 

 

https://it.donga.com/32139/

[IT하는법] 집 밖에서 원격으로 컴퓨터 켜기

 

난.. iptime도 아니고 다른 공유기더라. 여기부분을 설정하는게 귀찮아서 이번미프때는 엄빠보고 켜달라고 했다ㅋㅋㅋㅋㅋ

 

그래도 다음에는 써먹으려고 환경설정창엔 들어옴!ㅎㅎ(아직 안함) 

 

 

 

 

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수업도 벅찬데 주말마다 일정잡아둔 나.. 쓰읍 왜 몸은 2개가 아닐까

다음 딥러닝 미프 전까지 꼭 복습 돌려야지..

 

 

 

 

우리집 강아지는 멍냥멍뭉이다!