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Docker User Guide

도커를 사용하시는 분들을 위해 작성하는 도커 사용법입니다.

Docker 설치 안내

Docker 소개 및 안내 - 오상준

Docker 설치후 안내

Docker 처음 실행

도커 터미널 실행 후 아래 그림에 있는 IP 를 잘 기억해두세요!

앞으로 이 IP 를 사용하여 도커 컨테이너와 소통을 하게 됩니다.

이미지

도커 이미지 다운로드 받기

hub.docker 에서 도커 이미지를 받아서 컨테이너를 사용할 준비를 합니다. (로그인이 필요 할 수도 있습니다. https://hub.docker.com 에서 가입하세요!)

$ docker pull deeplearningzerotoall/tensorflow

만약에 특별히 다른 버전을 지정하고 싶으면 저희 docker hub 에 접속하셔서 원하시는 버전을 확인합니다.

이미지를 받으셨으면 docker images 명령어를 쳐서 도커 이미지의 존재를 확인해봅니다.

$ docker images
REPOSITORY				TAG	...
hello-world				latest	... 
deeplearningzerotoall/tensorflow	latest	...

도커 이미지로부터 컨테이너 실행하고 끄기

도커 이미지로부터 컨테이너를 생성하고 실행합니다. 이때 --name 뒤에 원하는 이름을 설정할 수 있습니다. 이번 가이드에서는 tf 로 하겠습니다.

$ docker run -i -t --name tf -p 8888:8888 -p 6006:6006 deeplearningzerotoall/tensorflow /bin/bash

이제 거의 다 왔습니다. 도커 컨테이너를 만들었고 root 계정으로 컨테이너 내부 쉘에 접속한 상태입니다.

root@[고유번호]:/workspace#

만약에 완전히 컨테이너를 끄고 싶다면 exit 명령어를 입력하세요!

root@[고유번호]:/workspace# exit

docker ps -a 명령어를 사용해 현재 도커 컨테이너가 켜져있는 여부를 확인 할 수 있습니다. STATUS 를 확인하세요

$ docker ps -a

현재 실행 중인 컨테이너만 확인하고 싶은 경우에는 docker ps 명령어를 이용해서 확인할 수 있습니다.

도커 컨테이너 자유롭게 드나들기

주의: docker run 명령어는 한 번 만 실행하시면 됩니다. 종료된 컨테이너를 다시 실행하려면 아래와 같이 실행합니다.

$ docker start tf

이 단계는 컨테이너를 키기만 했을 뿐입니다. 컨테이너 터미널에 접속하려면 아래와 같이 실행합니다. 그러면 컨테이너 내부 터미널로 이동하게 됩니다.

$ docker attach tf
root@[고유번호]:/workspace#

만약에 컨테이너를 켜둔채 잠시 밖으로 나오고 싶다면 Ctrl+P + Ctrl+Q 를 사용합니다. 마찬가지로 다시 접속하려면 docker attach 명령어를 사용하면 됩니다.

공부를 위한 Fork 및 Git Clone

이제 본격적으로 공부를 시작하기 위해 모두를 위한 딥러닝 Github 에 접속합니다.

자신의 Github 계정으로 접속하시고, 아래 그림과 같이 오른쪽 상단에 있는 Fork 버튼을 누릅니다.

이미지

Fork 가 완료되면 자신의 레포지토리(오른쪽 위 상단의 프로필 이미지 클릭후, Your repositories)에 가시면 본 github 으로부터 Fork 된 repository 가 생성되어 있습니다.

이미지

해당 레포지토리를 클릭하여 접속하시고, 초록색 버튼인 Clone or download를 눌러서 하단의 링크를 복사 혹은 기억해둡니다.

이미지

다시 도커 컨테이너 내부로 돌아와서 복사한 링크를 git clone 명령어와 함께 붙여넣거나 타이핑해줍니다.

root@[고유번호]:/workspace# git clone https://github.com/[github계정이름]/TensorFlow.git

완료가 되면 이제 TensorFlow 디렉토리로 이동합니다.

root@[고유번호]:/workspace# cd TensorFlow
root@[고유번호]:/workspace/TensorFlow#

필수 패키지를 설치해줍니다.

root@[고유번호]:/workspace/TensorFlow# pip install --upgrade pip
root@[고유번호]:/workspace/TensorFlow# pip install -r requirements.txt

거의 다왔습니다. 이제 jupyter notebook 만 실행하시면 됩니다.

root@[고유번호]:/workspace/TensorFlow# jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --allow-root

위 명령어를 매번 치기 귀찮으신 분들을 위해 쉘 스크립트로 만들어 두었습니다.

root@[고유번호]:/workspace/TensorFlow# sh run_jupyter_docker.sh

jupyter notebook 처음 실행후 아래 이미지 처럼 도커 터미널에 긴 토큰이 생기는데 해당 토큰을 복사해둡니다.

이미지

이제 인터넷 창에 제일 처음이 도커실행시 주어진 IP 주소를 이용해 [IP주소]:8888 를 입력합니다. 그러면 아래 화면이 등장합니다.

이미지

아까 복사해둔 토큰을 입력합니다. 처음 실행이라면 패스워드를 설정할 수도 있습니다. 다음 접속시 패스워드만 입력하면 되기 때문에 설정하는 것을 권장합니다.

jupyter notebook 을 종료하려면 도커 터미널에 돌아와서 Ctrl+c 를 두번 하시면 종료됩니다.

이제 모든 가이드가 끝났습니다. 열심히 공부하시길 바랍니다! :)