Ubuntu 및 git

• 우분투 운영체제 설치
• server setting
• Anaconda
• Jupiter 원격 제어
• CUDA, cuDNN, tensorflow, pytorch
• 주피터와 R 커널 연결
• package
• dropbox
• car package install error

2021/12/23 우분투 설치 및 서버 세팅 한 거 기반

우분투 운영체제 설치

1. www.ubuntu.com/download/desktop 접속
   • 컴퓨터 사양에 맞게 선택(32bit ot 62bit 선택)
   • download
   • 결제하라고 나오는 거(옵션인듯?) 지나쳐서!
   • not now, take me to the download

1. 우분투가 설치된 usb 꽂기

• 다운받은 우분투 운영체제 실행
• 왼쪽 하단 Diskimage 선택하면 오른쪽 ISO 자동 선택 되어 있는듯
• 다운 받은 우분투 파일 선택

1. 컴퓨터 restart

• delete 키 누르면 Bios setting 나타남
• 여기에서 부팅 순서 변경 (깔아줄 우분투로)

1. 재부팅되면 설치~

• install ubuntu(try ubuntu는 약간..체험용?)
• english
• install this third-party software 선택 (처음 우분투 설치는 선택 안 하기!)
• something else 선텍(partition 직접 조정가능)

1. partition 설정

• https://remocon33.tistory.com/328
• 혹은.. 기억이 잘 안 남..

1. 국적 설정 seoul

1. 아이디 및 비밀번호 입력

1. 설치 진행

• 설치 후 재부팅되면 우분투 깔려있는 모습

server setting

ref: https://miruetoto.github.io/yechan/%EC%9A%B0%EB%B6%84%ED%88%AC/2000/01/03/(%EB%85%B8%ED%8A%B8)-%EC%9A%B0%EB%B6%84%ED%88%AC-%ED%8F%AC%EB%A7%B7-%EB%B0%8F-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9A%A9-%EC%84%9C%EB%B2%84-%EC%85%8B%ED%8C%85-%EC%9A%B0%EB%B6%84%ED%88%AC.html

1. gedit 열기 및 순서대로 입력

• blacklist nouveau
• options nouveau modeset=0

1. 파일이름을 blacklist-nouveau.conf로 지정 및 home에 저장 후 ctrl+alt+F3을 눌러서 까만화면으로 간다.

• sudo -i 입력
• 우분투 설치시 입력한 아이디/비밀번호 입력해 root 권한을 얻기
• sudo cp /home/cgb2/blacklist-nouveau.conf /etc/modprobe.d
• sudo update-initramfs -u
• exit
• sudo rebooting(재부팅) 여기서 sud는 관리자 권한으로 실행이라는 뜻,

1. command 에서 실행

• sudo apt install gcc
• sudo apt install build-essential
• 엔비디아 공식 홈페이지 https://www.nvidia.com/en-us/geforce/drivers/ 접속
• OS 는 LINUX 64-BIT 선택 후 검색(다운 진행됨)
• 다운 후 파일 있는 폴더로 이동 및 chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run 실핼
• 드라이버 잘 설치되었는지 nvidia-smi 확인

Anaconda

1. ubuntu 다운

• https://www.anaconda.com/products/individual 접속 및 아나콘다 다운
• download 폴더에 있겠지? 그 폴더로 commend 로 가서
• bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh 실행

1. 환경 구성

• (base) conda create -n py38r40 python=3.8
• (base) conda create --name py38r40 python=3.8
• 둘 중 골라 파이썬 설치
• 파이썬 버전이 높으면 나중에 conda tensorflow-gpu 실행 안 될 수도

1. SSH

• 컴퓨터에 ssh 없으면 검색해서 일단 설치
• 있다는 전제 하래 진행
• 연결하고 싶은 환경의 command 에서 실행
• sudo apt install openssh-server

Note: 나중에 컴퓨터 재부팅 할 일 생기면 학교 서버로 들어가서 하면 되는데 학교 wifi 연결될 때만 가능 . 외부에서 하고 싶다면 특정 server (폰 note에 적어놓음) 들어가서 재부팅!(일단 재부팅 한다 말하고..)

Jupiter 원격 제어

1. 주피터랩 설치

• 콘다 가상환경에서 주피터랩 설치 (py48r40) conda install -c conda-forge jupyterlab

1. 패스워드 설정

• 주피터랩을 원격으로 접속할 수 있게 만들기
• 커멘드에서 실행
• (py38r40) jupyter lab --generate-config
• (py38r40) jupyter lab password

1. 주피터랩 환경설정

• /home/"내가 입력한 아이디!!"/.jupyter/jupyter_lab_config.py 파일 열기
• 아이피 주소를 바꾸고 port도 바꾸고 싶다면 바꾸기
  • c.ServerApp.ip = '192.168.0.4'
  • c.ServerApp.port = 1306

Note: 192.168.0.4는 내부 IP, 고정 IP 있다면 고정 IP 입력

• 주피터 랩 local에서 안 열리게 하는 법 뭐였지.. 나중에 한 번 더 할 기회 생기면 알아내서 note 할 것!

CUDA, cuDNN, tensorflow, pytorch

1. 콘다 환경 가서 아래 실행

• (py38r40) conda install -c conda-forge tensorflow-gpu
• (py38r40) conda install -c conda-forge pytorch-gpu
• 실행하면 CUDA, cuDNN, tensorflow, pytorch 모두 설치됨

주피터와 R 커널 연결

1. 콘다 환경가서 아래 실행

• (py38r40) conda install -c conda-forge r-essentials=4.0
• 콘다환경에만 R이 설치되고, base에는 설치가 되지 않는다.
• 콘다 환경에서 R을 실행
• commend 에서 R 실행( R 만 입력하면 실행~)
• install.packages("IRkernel")로 IRkernel설치
• IRkernel::installspec() 실행 시 주피터랩과 R 환경 연결

package

conda install -c conda-forge jupyterlab 
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
(https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)
(torch version 확인 후 다운!!!!)
pip install fastai
pip install plotly 
pip install ipywidgets
pip install jupyter-dash
pip install dash 
pip install plotnine
pip install seaboarn
pip install opencv-python
pip install folium
pip install pandas_datareader
conda install -c conda-forge r-essentials=4 
pip install rpy2
conda install -c conda-forge python-graphviz

기본 tool 미리 설치

dropbox

• conda activate "내 id 입력" 후
• dropbix status
• Dropbox isn't running! 문구를 볼 수 있음
• dropbox start
• 시작

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car package install error

terminal에서 sudo apt-get install cmake 입력 후 R에서 설치해보기

• 빠른 시간에 대규모의 데이터를 다루는 incremental build 방식을 사용하기 위해 Make를 사용하는데, Make는 관리가 번거로워 Cmake라는 tool을 이용하여 편리하게 만들도록 도와준다.

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Git in Terminal in Jupyter Lab

git add .
git commit -m .
git config credential.helper store # 아이디와 비번을 저장하는 기능 
git push

Note: git config credential.helper store 를 입력후 push하게 되면 이후에는 password를 입력하지 않아도 된다.

충돌일어나면

git fetch 
git pull
git push

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재시작 한다면 jupyter notebook 실행해줘야함

conda activate 가상환경

한 다음

jupyter notebook &

입력

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프로세스 상태 보고자 할때

ps aux | grep ~
ps aux | grep jupyter notebook &
# jupyter notebook 상태 체크

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