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목록wsl2 (3)
인공지능을 좋아하는 곧미남
[WSL2 Ubuntu] CUDA, CUDNN 설치
오늘은 Window에서 WSL2를 활용해서 Ubuntu 환경에서 AI 개발을 위한 환경을 구축할때, Nvidia 라이브러리인 Nvidia-Driver, CUDA, CUDNN을 설치하는 방법을 정리해보겠습니다. -목차-Nvidia-Driver 설치CUDA 설치CUDNN 설치시스템 환경 변수 추가설치 확인 - 사전 작업: nouveau 드라이버를 블랙리스트에 추가# nouveau 드라이버를 블랙리스트에 추가sudo bash -c "echo blacklist nouveau > /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf"sudo bash -c "echo options nouveau modeset=0 >> /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-no..
[Docker] WSL2-ubuntu DNS nameserver 주소 오류 인터넷 연결 문제
아래와 같이 docker에 접속해서 apt-get update를 수행하니 error가 발생했다. W: Failed to fetch http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/jammy/InRelease Temporary failure resolving 'archive.ubuntu.com' W: Failed to fetch http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/jammy-updates/InRelease Temporary failure resolving 'archive.ubuntu.com' W: Failed to fetch http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/jammy-backports/InRelease Tempor..
원하는 AI 모델을 실행하기 위해서는 Python, CUDA, CUDNN, NVIDIA DRIVER와 같은 외부 종속성 패키지들이 설치된 PC가 필요하다. 그런데, local pc에서는 저런 외부 종속성 패키지들의 버전을 변경하려면 지우고 새로 설치하는게 깔끔하기 때문에 상당히 번거롭고 까다롭다. 그런데, Docker를 활용하면 새로운 OS 기반에 컨테이너를 내가 원하는데로 생성할 수 있고 손 쉽게 배포도 가능하다! 더 자세하게 말하면 원하는 ubuntu 버전, python 버전, cuda 버전, cudnn 버전, nvidia-driver 버전을 도커 컨테이너로 만들어놓고 도커 컨테이너를 이미지화하여 tar 파일이나 docker hub를 활용해서 손 쉽게 다른 사용자에게 배포할 수 있는 것이다. 사실 d..