Ubuntu 16.04LTSマシンに機械学習環境(docker, Nvidia-Docker, DIGITS等)を揃える

自作PC

環境

PC(Ubuntu 16.04LTS)

こちらのPCに機械学習環境をインストールする。

hkou.hatenablog.com

hkou.hatenablog.com

インストールしたソフト

docker

公式の手順を参考にしてインストールした。

docs.docker.com

sudo apt-get update

sudo apt-get install \
    linux-image-extra-$(uname -r) \
    linux-image-extra-virtual

sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    software-properties-common

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88

sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
   $(lsb_release -cs) \
   stable"

sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce

インストールできたか確認

$ sudo docker -v
Docker version 17.06.0-ce, build 02c1d87

Hello Worldしてみる

$ sudo docker run hello-world

Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.

To generate this message, Docker took the following steps:
 1. The Docker client contacted the Docker daemon.
 2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub.
 3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the
    executable that produces the output you are currently reading.
 4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it
    to your terminal.

To try something more ambitious, you can run an Ubuntu container with:
 $ docker run -it ubuntu bash

Share images, automate workflows, and more with a free Docker ID:
 https://cloud.docker.com/

For more examples and ideas, visit:
 https://docs.docker.com/engine/userguide/

sudo無しでdockerを使う設定は特に必要無いと思ったのでやっていない。

Nvidia Docker

リポジトリのReadme.mdの「Quick start」に従いインストールした。

github.com

wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb

sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb

インストールできたか確認。dockerコンテナ上からGPUにアクセスできている。

$ sudo nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi

Mon Jul 31 12:00:23 2017       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.82                 Driver Version: 375.82                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 108...  Off  | 0000:65:00.0     Off |                  N/A |
|  0%   40C    P8    21W / 275W |      0MiB / 11170MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Nvidia Digits

公式を参考。nvidia-dockerでdigitsのイメージ落としてくるだけなので楽です。

github.com

$ sudo nvidia-docker run --name digits -d -p 5000:5000 nvidia/digits

起動したら「ホスト:5000」にブラウザでアクセスする

f:id:hkou:20170731210546p:plain