gpu-srv-ml-settings-script/README.md

# 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://github.com/nad4-su/gpu-srv-ml-settings-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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