[Ubuntu] 우분투 세팅과 아나콘다 환경설정
준비물
우분투 부팅 usb <우분투 버전 : ubuntu-18.04>
설치순서
세팅환경
Ubuntu18.04
NVIDIA Driver Version 470.57.02
Anaconda3
Cuda 10.1
libcudnn 7.6.5
python3.7
1. 우분투 설치 (18.04LT)
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컴퓨터를 끄고 우분투 usb를 꽂은 채 컴퓨터를 켠다
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F2 /F12/ delete 등 키를 이용해서 bios 모드로 진입
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bios 모드에서 boot priority의 1순위를 usb로 바꿔주고 save and exit !
이제 재부팅이 될 것이다. 부팅 후에 나오는 화면에서 설정해주어야 할 것들!
먼저,
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install 버튼 클릭 전에
한글로 설정
!! -> install ubuntu 버튼 클릭 -
키보드는 영어로 설치!
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나머지는 default 로 진행함.
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hdd 와 ssd 중 더 빠른 ssd 에 os 설치! warning 문구도 그냥 continue 해줌
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seoul 지도 클릭
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우분투가 다 설치되면 다시 재시작한다는 말이 나오는데 이때
usb를 뽑고 재부팅
해야한다. -
재부팅 후 네트워크 연결을 마친 후 우분투의 환경을 설치하도록 한다
우분투가 다 설치되었다면 일단 기본적인 패키지를 설치하는 방법은 다음과 같다
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install vim
2. 하드디스크 마운트 하기
만약, 새로운 하드디스크를 추가했다면 사용하기 위해서 마운트를 해주어야 한다. 이 작업을 통해서 HDD를 하나의 디렉토리로 사용할 수 있다.
마운트 순서! (2TB 이상일때! 2TB 이하라면 아래 mount 하는 방법! 참고하기)
- 파티션 생성
sudo parted /dev/sdb
💡 단, 여기서 본인이 가진 파티션이름이 sda, sdb, sdc, sdx 인지 확인하고 설정해주기!
-
mklabel
입력 후gpt
=> 내부 데이터가 모두 사라진다는 메세지가 출력 된다. -
yes
입력 -
unit GB
입력하여 단위를 변환힌다. -
print
입력하여 용량 확인 -
파티션 나누기
mkpart primary 0GB /*본인용량*/GB
# 내 경우엔,
mkpart primary 0GB 4001GB
-
q 입력
하여 커맨드로 돌아옴 -
파티션 포맷
mkfs.ext4 /dev/sdb
-
마운트 시킬 경로를 생성해준다. 나는 내 이름과 디스크의 용량으로 이름을 지어주었다.
sudo mkdir /chaelin_4TB
- UUID 확인
sudo blkid
다음을 입력하여 UUID확인 및 복사하기!
- 마운트 정보 추가 및 부팅 시 자동 마운트 설정
sudo vim /etc/fstab
- 맨 아랫줄에 다음 내용을 추가하고 :wq 저장
UUID=복사한UUID /마운트 경로 ext4 defaults 0 0
# 내 경우에는,
UUID=583eb4bb-6f91-4634-b6f3-088157ae2010 /chaelin_4TB ext4 defaults 0 0
- 마운트!
sudo mount -a
확인!
df -h
3. SSH 설정
원격접속을 하기위해 SSH를 설치, 설정해준다.
sudo apt-get install openssh-server -y
sudo vim /etc/ssh/sshd_config # SSH 설정 파일 열기
---
# Port 22
---
# 이렇게 되어있는 부분의 주석을 지우고 원하는 포트 번호를 써준다. 만약 그대로 22를 쓴다면 수정하지 않는다.
sudo service ssh restart # SSH 재시작
이제 다른 서버 터미널에서 ssh로 원격접속할 경우 된다면 끝!
4. NVIDIA driver 설치
nvidia driver는 추천하는 권장 드라이버로 자동설치한다.
sudo ubuntu-drivers devices # 설치가능한 드라이버 버전 확인
sudo ubuntu-drivers autoinstall
만약 원하는 버전으로 설치하고 싶다면
sudo apt install nvidia-driver-4**
이런식으로 설치한다!
마지막으로 재부팅 후 설치확인!
sudo reboot
nvidia-smi
gpu가 2개 인 것을 확인!
nvidia-smi
5. CUDA toolkit 과 cuDNN 설치
- 먼저 혹시 모를 NVIDIA가 설치되어있을 가능성을 배제하기 위해 기존 CUDA를 지워준다.
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*
sudo apt remove --autoremove nvidia-cuda-toolkit
sudo apt remove --autoremove nvidia-*
- CUDA PPA를 내 시스템에 세팅하기
sudo apt update
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo bash -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'
sudo bash -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda_learn.list'
- CUDA10.1 버전으로 설치하기
NVIDIA 설치 정보 확인하는 방법!
inxi -Gx
설치
sudo apt update
sudo apt install cuda-10-1
sudo apt install libcudnn7
여기서 잠깐! 😮😮😮
만약 본인이 원하는 버전의 cuda 를 깔았는데 upgrade 된 버전으로 깔리게 된다면.. (저의 경우 11.2를 분명 공식사이트에서 말하는 명령어 대로 깔았는데 자꾸 11.6 버전으로 깔림.. 그래서, 저는 nvidia-driver 버전을 확인해 보니 그 버전이 깔 수 있는 최대의 cuda 버전으로 자동 깔리는 것 같다고 판단하였습니다.)
따라서, 11.2 버전을 깔 때 NVIDIA-DRIVER : 510 인 것을 460으로 낮춰주었습니다.
드라이버 버전확인 표! 사이트는 여기!
그리고, 어떤 버전을 깔던 자신의 컴퓨터 사양 스펙을 알고, 사이트에서 진행해주는 대로만 따라하면 됩니다! CUDA 11.2 VERSION 사이트
그래도 안됨..
그래서 그냥 runfile 로 로컬에 다운받아 설치하였더니 해결! >>>runfile<<<< !
뭔가 다운받고 명령어를 실행하는 과정에서 새로운 버전으로 업데이트 되는 것이 아닐까 싶다. 특히 저 apt-get update 가 의심스럽다
cudnn 도 마찬가지로 버전 확인 잘 해서 깔아준 후에 link!
해주는 것 잊지 말기
참고하기 좋은 블로그 => 그냥 cp만 따라하면 됩니다.
- CUDA 경로 설정해주기
.profile
파일에 특정 경로를 설정해주는데, 아래 명령어로 열고..
sudo vi ~/.profile
아래 내용을 복붙해서 맨 마지막에 추가해준다.
if [ -d "/usr/local/cuda-10.1/bin/" ]; then
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
fi
설치가 완료되었다.
CUDA가 잘 설치되었는지 확인!
nvcc --version
# 혹은
nvcc -V
확인!
💡 nvcc –version 또는 nvcc -V 이 안먹힐 때!
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
근데 이거하면 최상위 버전이 설치될 가능성이 있으니 주의!
libcudnn 확인
/sbin/ldconfig -N -v $(sed ‘s/:/ /’ <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep libcudnn
6. Anaconda 설치와 가상환경 만들기
먼저, 아나콘다 공식홈페이지 [Anaconda]에 들어가서 가장 최신버전 혹은 자신이 원하는 버전을 다운받아준다.
나는 wget을 이용해 리눅스 환경에서 해주었다.
wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
위의 명령어 대로 설치해주되, anaconda 버전은 아나콘다 archive 페이지에 가서 맘에 드는 이름으로 변경하면 된다.
다운받은 경로로 돌아가서 anaconda를 실행해준다! (대부분 ~/Downloads
에 있다.)
bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
엔터 많이 치고 ‘yes’ 쓰고 엔터!
경로 추가하고 실행하기
sudo vim ~/.bashrc
# 마지막 줄에 export PATH=~/anaconda3/bin:~/anaconda3/condabin:$PATH 추가 후 저장
source ~/.bashrc
아나콘다 설치 확인!
conda --version
💡 만약 conda가 실행되지 않는다면…
경로설정의 문제
source ~/.bashrc
를 실행 안함..의 문제인 경우가 대부분이므로..! 일단 확인하자! 그래도 안된다면 아래를 실행하자
~cd
로 홈디렉토리로 돌아가서 source ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
실행한 후 다시 conda activate ~
아나콘다 가상환경 만들기
conda create -n 가상환경이름 # 생성
conda activate 가상환경이름 # 연결
conda deactivate # 연결끊기
여기서 잠깐! 만약 본인이 자동으로 콘다가 실행되게 하고 싶다면, (가상환경 이름이 앞에 뜨는 것! 아래 예시) 아래 명령어처럼 true 인자를 던져주자
conda config --set auto_activate_base true
conda init
한 후, 세션을 나왔다가 다시 실행하면 된다.
성공!
없애고 싶다면 반대로 false!
conda config --set auto_activate_base false
conda init
그 외.. 파이참 프로페셔널 (pycharm-professional) 깔기
서버에서 gui 로 개발하기 위해서 깔아준다..!
나는 학교 계정이 있으니까 pycharm-professional
로 깔아 주었다. 그냥 무료버전은 pycharm-community
sudo snap install pycharm-professional --classic
실행 명령어는 pycharm-professional
..!
기나긴 여정의 끝😆😆 여기까지 수고 많으셨습니다!
이제 개발할 일만 남았습니당~💗💗
— 2022년 02월 24일 수정됨
참고
[1] mount참고
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