MLXP 사용하기

노트북은 켜져있는거 들어가시면 됩니다.
만약, 켜져있는게 없으면 알려주세요.
가상환경 이름을 ‘본인 이름 영문 이니셜_연구명(간단히)’ 으로 설정해 주시길 바랍니다.
ex) ihson_aaai
연구에서 사용하는 dataset은 모두 /irteam/dataset 폴더에 저장해서 실험 진행해 주시길 바랍니다.
기본적으로 1인 1 GPU 이며, GPU 사용 인원이 없을 경우 남는 gpu를 적절히 사용해도 괜찮습니다.
GPU 를 모두 사용하고 있을 경우 GPU 하나에 최대 2개까지 연구를 돌릴 수 있도록 하겠습니다.
이때는 상시 nvidia-smi 명령어를 통해 GPU 사용량 상태를 확인한 후, 사용량이 상대적으로 적은 GPU에 대해서 중복으로 돌려주세요.
(OOM으로 인한 killed 방지)

접속하기

본 화면에서, 상단에 ‘gachon’, 나머지 부분에 전달받으신 아이디와 비밀번호를 입력해주시면 됩니다.

중앙에 Project들이 보입니다. (실제 접속환경과 다를 수 있음)
여기서 aimhi-2 를 눌러 Project에 진입할 수 있습니다.

들어가시면 이 화면일텐데, 좌측의 Notebooks를 클릭해줍니다.

Notebook들이 보입니다. 이미지처럼 connect를 눌러 진입해줍니다.

아마 이런 화면이거나, 다른 사람의 폴더에 들어간 상태일 수 있습니다.
VSC Web환경에 무사히 들어왔습니다.


# mkdir {영어이름명}
mkdir jhch

# 폴더 생성 확인
ls

# 작업 폴더로 이동
cd jhch

Terminal 창을 열어 작업을 위한 개인 폴더를 생성해줍니다.

현재 상태에서는 좌측에 불필요한 폴더들이 보입니다. url 입력창에 방금 만든 폴더 경로를 입력해줍니다.
(url을 통해 작업할 공간을 옮겨다닐 수 있습니다.)

작업 폴더에 conda 가상 환경을 만들어 주겠습니다. 먼저, 가상환경 생성 경로를 확인해주세요.


# conda create -n {영어이름명_env} python={사용할 파이썬 버전}
conda config --show envs_dirs

사진처럼 /home/irteam/conda_envs 가 가장 상단에 있는지확인해주세요.
사진과 다르게 나온다면 꼭 알려주세요.


# conda create -n {영어이름명_env} python={사용할 파이썬 버전}
conda create -n jhch_env python=3.10

conda 가상환경을 생성해줍니다.

이렇게 나오면 됩니다.

가상환경이 /home/irteam/conda_envs/~ 에 잘 저장되었는지 확인해주세요.

MLXP는 Model의 학습 모니터링을 TensorBoard를 통해 제공하고 있습니다.

추가버튼을 누르면 위와 같은 화면이 뜹니다.

Mountpath는 전체 경로가 아닌, home/irteam이하의 경로를 지정해주면 됩니다.
ex) 전체 경로가 home/irteam/jhch/logs라면, jhch/logs만 기입.

Object Storage/NCloud Storage

엔드포인트를 지정해주면 됩니다.
현재 Object Storage/NCloud Storage 서비스는 따로 제공하지 않고 있습니다.
Volume으로 지정해주세요.