파이썬에서 anaconda3도 많이 사용하지만 anaconda3 만을 사용해서 오픈소스를 재현하기에는 돌발상황이 많이 발생합니다. 예를 들어, pip install -r requirements.txt 로 install을 한방에 할 수 있습니다. 하지만 이 경우에 생길 돌발상황들은 requirements.txt 관리를 하지 않아 패키지간 confilct가 생겨 설치가 되지 않음. 파이썬 버전과 패키지간 호환이 되지 않아 설치가 되지 않음. CUDA, cudnn 별도 설치 다른 오픈소스를 사용해보고 싶을 경우 CUDA, cudnn path를 계속 바꿔줘야함 등등 예상치 못한 설치 실패 상황이 다수 발생할 수 있음 이런 수 많은 삽질과 돌발 상황들이 많이 있습니다. 그렇기 때문에 요즘은 오픈소스에서 재현을 편..

Docker image를 저장하거나 docker 압축파일을 로드할 때 쓰이는 docker save, load 명령어를 살펴보겠습니다. Docker image 저장 아래 그림 1의 mmclas라는 docker image를 저장해보겠습니다. Docker save -o # example Docker save -o mmclas.tar mmclas:v1 저장된 image를 확인해보면, 이렇게 잘 저장되어있는 image를 확인할 수 있습니다. Docker 압축파일 로드 위에서 잘 저장된 docker image를 다시 부르는 방법은 아래와 같습니다. docker load -i # example docker load -i mmclas.tar

저는 Docker로 환경을 관리할 때 도커는 환경으로만 관리하고 소스는 git 같은 툴, 데이터는 또 다른 툴을 이용해서 보통 관리를 하는 편입니다. 그래야 자유도 높게 수정을 할 수 있고, 용량 관리에도 이점이 있기 때문입니다. 하지만 특정한 행동만 취하는 서비스나 잘 모르는 사람에게 전달할 때 한 줄만 커맨드에 입력하여 아주 간편하게 실행해볼 수 있게 하기 위해 docker 자체에 데이터와 소스, 환경을 다 넣어서 감싸기도 합니다. 이번에 과제 결과물 제출을 위해 윗 문단의 후자처럼 잘 모르는 사람이 제 docker image를 커맨드 한 줄로 모든 것을 실행하게 만들기 위해 docker commit을 애용했습니다. 도커 커밋 사용법 # 도커 이미지 현황 확인 docker images # 현재 활성화..