CPU

Specification

• 서버 : Ubuntu 18.04
• 도커 이미지 : Ubuntu 18.04, Python 3.6.8
• 아래 명령어를 서버에 접속한뒤 실행하시면 됩니다

a) Docker 설치

1) Ubuntu 18.04

curl -fsSL https://get.docker.com/ | sudo sh

b) KUBIG CPU Container 설치/실행

sudo docker run -it -p 9999:9999 -v [도커를 실행하고자 하는 폴더]:/home hyeon95y/kubig:cpu
cd home

• 저희가 주로 사용하는 패키지를 모두 셋업해둔 이미지입니다.
  • 패키지 목록은 Docker 이미지 생성하여 배포: 스크립트 작성에 있습니다.
• 따로 환경설정을 할 필요없이, 도커를 실행하면 바로 데이터분석을 할 수 있게 준비해두었습니다.
• 처음 쓰시는 분도 이해하기 쉽게 도커를 실행하고자 하는 폴더라고 써두었는데, 실제로는 마운트하는 것입니다.

예시

서버(Ubuntu)에서 실행할 때

sudo docker run -it -p 9999:9999 -v ~:/home hyeon95y/kubig:cpu
cd home

hyeon95y/kubig:cpu는 이미지 이름이므로, 본인이 사용중인 아이디와 관계없이 hyeon95y/kubig:cpu로 넣어주셔야 합니다.

도커 컨테이너를 실행할때, 자원을 제어해주지 않으면 도커가 머신의 자원을 100% 활용하지 않는 것이 디폴트로 되어있는 것 같습니다. 머신의 자원을 100% 활용하고 싶다면 cpu 코어수, 메모리를 직접 지정해줘야 하는것 같습니다.
관련 링크