개인용 서버 만들기 5편(딥러닝 서버 구축 2편)

이번 편에는 5편에  마저 못한 Tensorflow 서버 구축을 할거에요. Tensorflow 서버에 Jupyter Notebook를 실행 시켜서 외부에서 딥러닝 프로젝트 보다 쉽게 할 수 있도록 할거에요. 저는 Tensorflow 서버를 docker를 통해  실행 시킬 건데, 다음 Tensorflow 공식 사이트에서 docker로 Tensorflow 서버를 구축하는 방법이 나와 있습니다. 

Docker  |  TensorFlow

 

Tensorflow 컨테이너 생성 코드

docker run [-it] [--rm] [-p hostPort:containerPort] tensorflow/tensorflow[:tag] [command]

Tensorflow docker에서 GPU 구동 및 Jupyter Notebook 까지 실행 할 수 있도록 하려면 다음과 같이 입력하시면 됩니다.

docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 
           -v /home/[사용자 디렉토리]/jupyterNotebook/:/jupyterNotebook 
           --gpus all --restart always --name tensorflow-server 
           tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter 
           jupyter notebook --allow-root --ip 0.0.0.0 --NotebookApp.token='' 
           --no-browser --notebook-dir='/jupyterNotebook'

위의 코드의 의미는 다음과 같습니다. 

• --gpus all # 도커 컨테이너내에서 호스트의 모든 gpu 사용
• -p 8888:8888 # 호스트내 port 와 컨테이너내 Jupyter Notebook port 연결
• -p 6006:6006 # 호스트내 port 와 컨테이너내 Tensorboard port 연결
• --restart always # 도커가 재실행 될시 해당 컨테이너가 자동으로 실행
• --name tensorflow-server # 도커 컨테이너 이름을 tensorflow-server로 설정
• tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter # 도커 컨테이너내에서 GPU 지원 및 Jupyter 포함 
• jupyter notebook # 매번 도커 컨테이너 실행시 주피터 노트북을 열라는 명령어
• --allow-root # 루트계정에서 서버를 여는 것을 허용
• --ip 0.0.0.0 # 모든 ip 허용
• --NotebookApp.token='' # 서버 접속시 토큰 입력 생략
• --no-browser # 주피터 접속 기억 실행하지 않도록
• --notebook-dir='/jupyterNotebook' # 주피터 노트북 디렉토리를 /jupyterNotebook으로 설정

 

Tensorflow-server 컨테이너 접속

docker exec -it tensorflow-server bash

다음과 같이 접속됩니다. 

 

Jupyter Notebook config 생성

Jupyter Notebook config는 Jupyter notbook에 관한 모든 설정을 관리 할 수 있는 파일로, port 변경, 비밀번호 변경 그리고 Https 설정 같은 것이 있습니다. 

jupyter notebook --generate-config

 

Jupyter Notebook 비밀번호 설정

Ipython 실행및 비밀번호 해쉬값 출력

ipython

from notebook.auth import passwd

passwd()
# Enter password: 
# 비밀번호 입력
# Verify password: 
# 비밀번호 재입력

# 출력값: 'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$Lr/KrGpToOUGsoa0ABm3Iw$id3yDMRRhPbGyxr36MToerZR8wtICRC+IbReFAGCI0w'

출력 된 값을 config의 password에 입력하시면 됩니다.

 

jupyter_notebook_config.py 파일 수정

vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

# c.NotebookApp.password 부분을 찾아 # 제거 하고 다음과 같이 비밀번호 해쉬값을 입력하시면 됩니다.

c.NotebookApp.password = 'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$Lr/KrGpToOUGsoa0ABm3Iw$id3yDMRRhPbGyxr36MToerZR8wtICRC+IbReFAGCI0w'

 

Jupyter Notebook HTTPs 설정

인증서

• 내가 누구인지, e-mail, 용도 등 다양한 정보를 작성한 인증서를 말하며, 서버는 자신에게 등록된 인증서를 가진 사람을 신뢰하고, 접근을 허용.
• 매번 접속할때마다 정보를 입력하게 하는 것보다는 이 인증서를 가지고 있으면 접근을 허용

출처: https://sectumsempra.tistory.com/49 [IT관련 공부]

X509란

• ITU-T가 만든 PKI(Public Key Interface Infrastructure, 공개키 기반구조)

 

SSL 인증서 생성

 SSL 디렉토리를 만들어 주시고 해당 디렉토리에 들어가서 다음과 같은 명령어 입력하시면 됩니다.

openssl req -x509 -nodes -days 365 
-newkey rsa:2048 -keyout "cert.key" -out "cert.pem" -batch

입력하시면, cert.key 와 cert.pem 파일이 생성되며 각각 개인키와 공개키를 의미합니다. 

 

jupyter_notebook_config.py 파일 수정

vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

#c.NotebookApp.certfile 과 #c.NotebookApp.keyfile 부분을 찾아 # 제거 하고 다음과 같이 입력하시면 됩니다.

c.NotebookApp.certfile = '/home/ubuntu/ssl/cert.pem'
c.NotebookApp.keyfile = '/home/ubuntu/ssl/cert.key'

 

Jupyter Notebook 접속

외부에서 접속하려면 https://[서버 ip 또는 서버 도메인]:port 번호 로 접속하시면 됩니다. 저 같은 경우 docker 컨테이너를 만들 때 -p 8888:8888로 입력 했기 때문에 https://[서버 ip 또는 서버 도메인]:8888로 접속 됩니다. 접속하면 다음과 같이 출력 되면, https 와 비밀번호가 잘 적용 된것을 확인 할 수 있습니다. 

이상으로 Tensorflow 서버 구축에 대해 설명 했습니다.