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tecadmin.net/install-python-3-7-on-ubuntu-linuxmint/

$ sudo apt update && sudo apt upgrade

$ cd /usr/src
$ sudo wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.9/Python-3.7.9.tgz

$ sudo tar xzf Python-3.7.9.tgz

$ cd Python-3.7.9

$ sudo ./configure --enable-optimizations

$ sudo make altinstall

$ python3.7 -V

이제 python 치면 설치한 파이썬이 실행 하도록 링크를 설정합니다.

$ sudo ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/local/bin/python

라즈베리파이 4에 우분투 18.04 LTS를 설치 하려 합니다.

라즈비안 OS는 32bit 체제임으로 Raspberry Pi4의 성능을 최대한으로 사용 할 수 있는 ubuntu 18.04 LTS 64bit를 설치 하는 것이 좋다고 생각합니다.

단, pi4중에서 4GB이상의 RAM이 장착된 모델에 설치 하시는것을 추천합니다.

아래 링크는 본 게시물이 참고 했던 Ubuntu 공식 설치 웹페이지 입니다.

ubuntu.com/tutorials/how-to-install-ubuntu-on-your-raspberry-pi#1-overview

일단 준비물은 아시겠지만

• 라즈베리파이
• microSD card 16GB이상
• 키보드, 마우스
• 모니터(mini HDMII) 또는 라즈베리파이 전용 LCD 터치 패널

이 준비 되어야 합니다.

1. Ubuntu 이미지 설치

아래 링크에서 18.04 64bit를 다운 받습니다.

ubuntu.com/download/raspberry-pi

그리고 이미지를 설치할 인스톨러는 아래 공식 페이지에서 제공합니다. 

ubuntu.com/tutorials/how-to-install-ubuntu-on-your-raspberry-pi#2-prepare-the-sd-card

2. LCD 터치패널 연결 (일반 모니터의 경우 Skip 하시면 됩니다.)

저는 아래 블로그를 참고하여 LCD 터치 모니터를 사용 하였습니다. (귀찮아서 생략한거 아님)

m.blog.naver.com/roboholic84/221963674637

3. 라즈베리파이 booting

우분투가 설치된 SD카드를 라즈베리파이에 삽입하고 전용전원을 주면

알아서 라즈베리파이가 켜집니다.

이때 화면이 180도 돌아간것을 볼수있다...(이따구로 만든 이유는???)

당황하지 않고 

에 들어가서 

를 맨 아래에 추가하면 된다고 구글링 하여 찾았는데

boot에는 config.txt가 없다 ㅡㅡ

xrandr로 화면 설정 변경 등등 많은 삽질을 하였지만

망할 공식 7인치 LCD터치스크린은 우분투가 알아먹질 못해서 온갓 오류를 출력한다

아마 공식이 아닌것 같다.

하지만 boot경로 아래 firmware/config.txt 가 있는것을 발견

nano 편집기로 lcd_rotate=2 추가하고 재부팅 하니

.

.

된다...

삽질 너무 오래해서 더 하기 싫다.

그래도 x desktop으로 하고싶은 사람들을 위해 더 추가 하자면

윈도우 처럼 GUI 환경으로 바꿔준다. 

이 경우는 라즈베리파이에 적합하게 가볍다.

정말 데스크탑 처럼 쓰고 싶은 사람은(굳이?) 아래 명령어 친다.

근대 우분투 ui가 '공식'7인치터치스크린에서 짤리는 부분이 있다... 죈장

일반적으로 명령어 뒤에 &를 붙여 실행 하면 백그라운드에서 프로세스가 실행된다.

&로 실행 하고 shell이 종료 되면 프로세스가 중단된다.

지속적으로 실행 하고자 하려면 nphup 명령을 사용하면 된다.

백그라운드에서 작업 목록을 확인 하려면 

백그라운드 명령을 불러오기

실행도중 백그라운드로 전환 하기

ctrl+z

nvidia-docker를 설치 하려고 하는데 nvidia-docker2가 따로 있는것을 확인하였습니다.

이 둘의 차이를 검색해서 찾은 결과

.

.

.

모르겠습니다. 그냥 공식 사이트에서 제공하는 방법 대로 하겠습니다...

(혹시 아시는분 댓글 부탁드릴게요ㅜㅜ)

Ubuntu 16.04/18.04/20.04, Debian Jessie/Stretch/Buster

와 같은 환경에서 설치 명령어

# Add the package repositories

$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -

$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

$ sudo systemctl restart docker

무사히 설치가 되었으면 설치 여부 검증을 아래와 같이 합니다.

#### Test nvidia-smi with the latest official CUDA image

$ docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

# docker version 19.03 미만

$ docker run --runtime=nvidia nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

※ 변경사항

    docker version 19.03 부터 nvidia-docker를 설치하면 --gpus 명령을 사용해야 한다.

    19.03 이하 버전에서는 nvidia-docker 버전에 따라 아래처럼 사용한다.

    nvidia-docker v2에서는 --gpus all 대신 --runtime=nvidia를 사용한다.

우분투에서 NVIDIA 드라이버 버전 확인 하는 방법을 노트합니다.

제가 가지고 있는 우분투의 버전은 Ubuntu 18.04.5 LTS로 아래 명령어를 통해 확인 할 수 있습니다.

$ lsb_release -a

No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description:    Ubuntu 18.04.5 LTS
Release:        18.04
Codename:       bionic

그리고 NVIDIA 드라이버 버전을 확인 하려면 아래 명령어를 입력하시면 확인 할 수 있습니다.

$ cat /proc/driver/nidia/version

NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module  450.51.06  Sun Jul 19 20:02:54 UTC 2020
GCC version:  gcc version 7.5.0 (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04)

만약 설치가 되어있지 않다면 아래와 같은 메시지가 출력됩니다.

cat: /proc/driver/nvidia/version: No such file or directory

추가로 NVIDIA CUDA 버전을 확인 하는 방법도 아래 노트하겠습니다.

$ nvcc -V

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130

맨 아래줄 10.0버전이 설치 되어있는것을 확인 할 수 있습니다.

다른 방법으로는

$ nvidia-smi

Mon Aug 31 16:16:22 2020
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 450.51.06    Driver Version: 450.51.06    CUDA Version: 11.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce RTX 208...  On   | 00000000:17:00.0 Off |                  N/A |
| 26%   31C    P8     8W / 250W |     26MiB / 11019MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Quadro P400         On   | 00000000:73:00.0 Off |                  N/A |
| 34%   31C    P8    N/A /  N/A |      7MiB /  2000MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A      1651      G   /usr/lib/xorg/Xorg                  9MiB |
|    0   N/A  N/A      1686      G   /usr/bin/gnome-shell               14MiB |
|    1   N/A  N/A      1651      G   /usr/lib/xorg/Xorg                  4MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

여기서 의문이 드는 점은 CUDA Version: 11.0 이라고 뜨는데 이유를 모르겠습니다..

확인하고 포스트를 수정하겠습니다. 

혹시 하시는 분 있으시면 댓글 부탁드립니다~

새로 산 워크스테이션에 도커를 설치하여 머신러닝, 딥러닝을 해보려 합니다.

위 사이트를 통해 Ubuntu 관련해서 다양한 정보를 얻을 수 있습니다.

본론으로 가서 SSH로 Ubuntu에 접속합니다.

그리고 도커 설치.

$ sudo apt -y install docker.io

오피셜 이미지와 컨테이너를 다운로드 합니다.

매번 sudo를 치기 귀찮으니 root로 접속하여 진행합니다. 

$ su -

앞으로 root 계정일 경우 프롭프트를 #로 하겠습니다.

# docker pull ubuntu

컨테이너를 통해  문자열을 출력 하려면 (안해도 됨)

# docker run ubuntu /bin/echo "Welcome to the Docker World!"

[i] 와 [t] 옵션을 사용하여 컨테이너의 대화형 세션에 연결 하려면

이름 확인

나가기

# docker run -i -t ubuntu /bin/bash

# uname -a

# exit

만약 프로세스를 유지하며 컨테이너 세션을 종료하는 경우 [Ctrl+p] , [Ctrl+q]키를 누르세요.

그리고 도커 프로세서를 확인 하려면

# docker ps

CONTAINER ID  IMAGE         COMMAND       CREATED        STATUS        PORTS         NAMES
02bef4a47581   ubuntu        "/bin/bash"       25 seconds ago  Up 24 seconds           priceless_hawking

다시 접속하려면

# docker attach 02bef4a47581

해당 도커를 종료 하려면

# docker kill 02bef4a47581

# docker ps

도커는 기본적으로 root 권한이 필요합니다.

아래 명령어를 통해 유저에게 root권한 없이 사용자를 docker 그룹에 추가할 수 있습니다.

# usermod -aG docker username

사용자가 로그인 중이라면 다시 로그인을 해야 권한이 적용됩니다.