Ubuntu22.04 server os ML gpu & docker setup Script Backup

2026-08-12 22:53:24 +09:00 · 2025-08-01 01:44:01 +09:00
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-# gpu-srv-ml-settings-script
-GPU서버 Ubuntu Server OS 기준 세팅 스크립트
+# GPU 학습용 Ubuntu 22.04 Docker 서버 세팅
+
+
+## 📋 개요
+
+Ubuntu 22.04 서버에서 GPU 딥러닝 학습을 위한 Docker 환경을 자동으로 구성하는 스크립트입니다. NVIDIA GPU 드라이버, Docker, NVIDIA Container Toolkit을 포함한 완전한 GPU 학습 환경을 원클릭으로 설치합니다.
+
+## ✨ 주요 기능
+
+### 🚀 자동 설치
+- **NVIDIA GPU 드라이버** 자동 설치 (최신 stable 버전)
+- **Docker** 설치 (공식 get.docker.com 스크립트 사용)
+- **NVIDIA Container Toolkit** 설치 및 설정
+- **Docker Compose** 포함
+
+### 🔧 환경 구성
+- GPU 지원 Docker 런타임 자동 설정
+- 사용자 권한 설정 (docker 그룹 추가)
+- 검증 스크립트 자동 생성
+- GPU 학습용 Docker Compose 예제 제공
+
+
+## 🛠️ 시스템 요구사항
+
+- **OS**: Ubuntu 22.04 LTS
+- **GPU**: NVIDIA GPU (CUDA 지원)
+- **권한**: sudo 권한 필요
+- **네트워크**: 인터넷 연결 필요
+
+## 📥 설치 방법
+
+### 1. 스크립트 다운로드
+```bash
+git clone https://git.promedius.dev/techsupport/gpu-srv-setting-script.git
+chmod +x Ubuntu22.04_gpu_docker_setup.sh
+```
+
+### 2. 설치 실행
+```bash
+sudo bash Ubuntu22.04_gpu_docker_setup.sh
+```
+
+### 3. 시스템 재부팅
+```bash
+sudo reboot
+```
+
+### 4. 설치 검증
+```bash
+# 재부팅 후 실행
+./verify_gpu_setup.sh
+```
+
+## 🧪 검증 결과 예시
+
+설치가 완료되면 다음과 같은 검증 결과를 확인할 수 있습니다:
+
+```bash
+=== GPU 및 Docker 설정 검증 ===
+
+1. NVIDIA 드라이버 확인:
+-----------------------------------------------------------------------------+
+| NVIDIA-SMI 535.xx.xx              Driver Version: 535.xx.xx    CUDA Version: 12.2 |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+
+2. Docker 버전 확인:
+Docker version 24.x.x
+
+3. Docker Compose 확인:
+Docker Compose version v2.x.x
+
+4. NVIDIA Container Toolkit 테스트:
+[GPU 정보 출력]
+
+5. 간단한 GPU 테스트 (PyTorch):
+PyTorch version: 2.x.x
+CUDA available: True
+CUDA version: 12.2
+GPU device count: 1
+GPU device name: NVIDIA GeForce RTX xxxx
+GPU 연산 테스트 성공!
+```
+
+## 🐳 Docker Compose 예제
+
+설치 후 제공되는 `docker-compose-gpu-example.yml`을 사용하여 즉시 GPU 학습 환경을 시작할 수 있습니다:
+
+### Jupyter Lab with GPU
+```bash
+docker compose -f docker-compose-gpu-example.yml up -d jupyter-gpu
+```
+- **접속**: http://localhost:8888
+- **포함 라이브러리**: TensorFlow, PyTorch, CUDA
+- **토큰 확인**: `docker logs <container_name>`
+
+### PyTorch GPU 테스트
+```bash
+docker compose -f docker-compose-gpu-example.yml run pytorch-gpu
+```
+
+# GPU 테스트
+docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
+```
+
+## 📊 모니터링
+
+### GPU 사용량 모니터링
+```bash
+# 실시간 GPU 모니터링
+watch -n 1 nvidia-smi
+
+# Docker 컨테이너 GPU 사용량
+docker stats
+```
+
+### Docker 로그 확인
+```bash
+# 특정 컨테이너 로그
+docker logs <container_name>
+
+# Docker 데몬 로그
+journalctl -u docker.service -f
+```
+
+## 🔧 고급 설정
+
+### 사용자 정의 Docker 이미지 빌드
+```dockerfile
+FROM nvidia/cuda:11.8.0-devel-ubuntu22.04
+
+# 필요한 패키지 설치
+RUN apt-get update && apt-get install -y \
+    python3 \
+    python3-pip \
+    git
+
+# Python 패키지 설치
+RUN pip3 install torch torchvision torchaudio
+
+WORKDIR /workspace
+```
+
+### 멀티 GPU 사용
+```yaml
+services:
+  multi-gpu-training:
+    image: pytorch/pytorch:latest
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              count: all
+              capabilities: [gpu]
+```
+
+## 📈 버전 히스토리
+
+- **v1.0.0**: 초기 릴리스
+  - Ubuntu 22.04 지원
+  - NVIDIA 드라이버 자동 설치
+  - Docker 및 NVIDIA Container Toolkit 설정
+  - GPU 학습 환경 예제
+
+---
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