Settings/Docker

TensorBoard는 TensorFlow의 모델을 시각화하고 디버깅하기 위한 도구이다. 이를 통해 모델의 학습 과정과 성능을 쉽게 모니터링할 수 있다는 장점이 있다.  이번에 tensorboard를 처음 사용해보는데 docker container 안에서 모델을 돌리고 tensorboard를 실행하려고 하니까 아래와 같은 오류가 나서 이것 저것 시도하다가 찾아본 해결 방법이다. 해결 방법docker container 포트 설정tensorboard는 port를 6060을 사용하기 때문에 docker를 run할 때 이 옵션을 넣어주는 것이 중요하다. -p 6006:6006 을 입력하면 된다. 예시 명령어는 다음과 같다. docker run --gpus all -it -p 6006:6006 --name [co..

Docker를 사용할 때 VmmemWSL가 차지하는 메모리가 굉장히 커져서 컴퓨터가 느려지는 느낌을 받을 때가 있습니다. 본인도 그러했던 경험을 토대로 Docker 사용 시 VmmemWSL이 차지하는 리소스를 .wslconfig 파일을 통해 제한하는 방법을 정리해보았습니다! 왜 .wslconfig 파일로 Docker 리소스를 제한해야 하는지WSL2를 통해 Docker를 사용하면 편리하지만, 기본 설정으로는 VmmemWSL이 많은 시스템 리소스를 소비할 수 있습니다. 특히, Docker 컨테이너가 여러 개 실행될 때 시스템 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 .wslconfig 파일을 사용하여 리소스 사용을 제한할 수 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.메모리 사용 관리: ..

1. 도커 메모리 제한의 필요성도커 컨테이너는 기본적으로 호스트 시스템의 모든 자원을 공유합니다. 따라서 하나의 컨테이너가 과도하게 메모리를 사용할 경우 다른 컨테이너나 호스트 시스템 전체에 영향을 줄 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 각 컨테이너의 메모리 사용을 제한하는 것이 중요합니다. 2. 도커 메모리 제한 옵션도커에서는 컨테이너의 메모리 사용을 제한하기 위한 다양한 옵션을 제공합니다. 주요 옵션은 다음과 같습니다:--memory 또는 -m: 컨테이너의 최대 메모리 사용량 설정--memory-swap: 컨테이너가 사용할 수 있는 스왑 메모리 양 설정--memory-reservation: 컨테이너가 사용할 수 있는 최소 메모리 양 설정여기서 swap 메모리는 컴퓨터 시스템에서 물리적 메모리(RAM)가..

발생한 오류도커 컨테이너 안에서 딥러닝 모델을 학습을 돌려놓고 나중에 확인해 보니 아무런 오류 메시지 없이 실행이 중단되고 도커 컨테이너에서도 나와져 있었다.  GPU 메모리가 부족하면 애초에 학습이 실행되지 않거나 OOM 에러메시지라도 떴을 텐데에러 메시지가 없어서 오류의 원인도 찾지도 못하고 헤메던 중에 도커 데스크탑의 extensions에서 Resource Usage를 알게 되어 이 extensions을 통해 cpu 사용량, 메모리 사용량 추이를 확인하니 메모리 사용량이 증가하다가 한계에 다다르면 학습이 중단되는 것을 확인할 수 있었다.  GPU가 아닌 CPU 메모리가 부족해져서 중단되었던 것을 알게 되고 여러 해결 방법을 찾아보다가 도커 데스크탑 자체가 메모리를 많이 잡아먹는다는 내용이 많았고, ..