[이렇게 사용하세요!] 1년 무료 Micro 서버로 TensorFlow 테스트 해보기
네이버클라우드 엔지니어가 직접 알려드리는 클라우드 활용법 [이렇게 사용하세요] 시리즈.
오늘은 네이버 클라우드 플랫폼의 Micro 서버(1년 무료)를 활용하여 TensorFlow를 테스트하는 방법을 알아보겠습니다.
이미 많이 알고 계시듯, 네이버 클라우드 플랫폼에서는 vCPU 1개 / 메모리 1GB / HDD 50GB 사양의 Micro Server를 테스트 용도로 활용하실 수 있습니다.
참고로 Micro Server는 1년 간 무료로 제공드리는 이벤트를 상시 진행 중이니, 테스트 용도로 알차게 활용해 보시기 바랍니다. (안내페이지 — 바로가기)
🙋♀️Micro 서버에 TensorFlow를 설치, 테스트해 보고 싶다면?
네이버 클라우드 플랫폼에서는 딥러닝 프레임워크 #TensorFlow 관련 서비스를 제공하고 있습니다. 권장 스펙은 vCpu 4, Mem 16G입니다.
아래 TensorFlow 서버 생성 이미지와 가이드를 보시면 서버 타입에 ‘Micro’ 가 없음을 알 수 있습니다. 앞서 말씀드린 권장 스펙(vCpu 4, Mem 16G)에 Mircro 서버 사양(VCpu 1, Mem 1G)가 미치지 못하기 때문인데요 -
** TensorFlow 서버 생성 가이드
이처럼 기술 지원이 되지 않더라도, Micro 서버를 활용하여 TensorFlow를 설치하여 테스트하는 방법이 있습니다. 바로 그 방법을 간단히 소개드립니다.
아래는 Ubuntu 18.04 기준으로 Tensorflow를 설치한 경우입니다. 보시는 것처럼 에러가 발생하는데, 이를 해결하고 테스트하는 방법이 있답니다.
# pip install tensorflow
...
for chunk in chunks:
File "/root/venv/lib/python3.6/site-packages/pip/_internal/cli/progress_bars.py", line 144, in iter
for x in it:
...
File "/root/venv/lib/python3.6/site-packages/pip/_vendor/msgpack/fallback.py", line 1045, in _pack_map_pairs
self._pack(v, nest_limit - 1)
File "/root/venv/lib/python3.6/site-packages/pip/_vendor/msgpack/fallback.py", line 889, in _pack
return self._buffer.write(obj)
MemoryError** 참고해 주세요!
Micro 사양에서 아래 그래프를 보시면, 설치할 때 여러 프로세스가 동작하면서 CPU 사용률이 100%에 이르는 경우가 있습니다. 이는 OS에서 수행하는 다른 작업이 지연되는 원인이 될 수 있으므로 안정적인 작업 환경은 아님을 안내드립니다.
Micro Server에서 TensorFlow 테스트 방법
1. 먼저 시스템에 python3-venv가 설치되어 있는지 확인합니다.
- 언급된 python 모듈은 Python 가상 환경을 생성하기 위한 요구 사항입니다.
apt-get install python3-venv -y2. TensorFlow를 시스템 전체로 설치하는 대신 Python 가상 환경에서 테스트해 보겠습니다.
python3 -m venv venv3. 가상 환경에서 Python 환경이 포함된 ./venv라는 새 디렉토리를 만듭니다.
- 가상 Python 환경을 활성화하는 과정입니다.
source ./venv/bin/activate4. 이제 일반적인 쉘 프롬프트 앞에 (venv) 가 표기됩니다.
(venv) root@ubuntu:~#5. 활성화된 Python 가상 환경은 시스템의 Python 버전을 기반으로 동작합니다.
- 추가적으로 가상 환경에서 사용할 수 있는 PIP 버전은 업데이트가 필요할 수 있습니다.
(venv) root@ubuntu:~# pip install -U pip6. TensorFlow를 사용하려면 Python 패키지 setuptools가 버전 41.0.0 이상이 필요합니다.
- 업데이트가 되어있지 않을 경우 아래와 같이 업데이트를 진행합니다.
(venv) root@ubuntu:~# pip install -U setuptools7. Tensorflow 설치 시 — no-cache-dir 옵션을 사용합니다.
- 캐시를 사용하지 않도록 설정하고 설치하는 과정입니다. 👉중요합니다!
(venv) root@ubuntu:~# pip install --no-cache-dir tensorflow8. python 명령어 모드를 이용하여 예제를 테스트합니다.
- 계산된 결과를 아래와 같이 확인할 수 있습니다.
(venv) root@tf-test:~# python
Python 3.6.9 (default, Jan 26 2021, 15:33:00)
[GCC 8.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32)
>>> node2 = tf.constant(4.0)
>>> tf.print(node1,node2)
3 4위 예제 실행 중 어려움이 있으시면 댓글로 남겨주시거나, 네이버 클라우드 플랫폼 페이스북 유저 그룹에 남겨주시면 빠르게 도와드리겠습니다.
참고 문서
✅ Ubuntu 18.04에서 TensorFlow 설치에 관한 설명
✅ TensorFlow 설치 시, MemoryError 관련된 내용
✅ TensorFlow에 대한 계산 예제
