Permalink
Find file
Fetching contributors…
Cannot retrieve contributors at this time
133 lines (89 sloc) 7.99 KB
layout title permalink
page
AWS Tutorial
/aws-tutorial/

GPU 인스턴스를 사용할경우, 아마존 EC2에 GPU 인스턴스를 사용할 수 있는 아마존 머신 이미지 (AMI)가 있습니다. 이 튜토리얼은 제공된 AMI를 통해 자신의 EC2 인스턴스를 설정하는 방법에 대해서 설명합니다. 현재 CS231N 학생들에게 AWS크레딧을 제공하지 않습니다. AWS 스냅샷을 사용하기 위해 여러분의 예산을 사용하기 권장합니다.

요약 AWS가 익숙한 분들: 사용할 이미지는 cs231n_caffe_torch7_keras_lasagne_v2 입니다., AMI ID: ami-125b2c72 region은 US WEST(N. California)입니다. 인스턴스는 g2.2xlarge를 사용합니다. 이 이미지에는 Caffe, Torch7, Theano, Keras 그리고 Lasagne가 설치되어 있습니다. 그리고 caffe의 Python binding을 사용할 수 있습니다. 생성한 인스턴스는 CUDA 7.5 와 CuDNN v3를 포함하고 있습니다.

첫째로, AWS계정이 아직 없다면 AWS홈페이지에 접속하여 "가입"이라고 적혀있는 노란색 버튼을 눌러 계정을 생성합니다. 버튼을 누르면 가입페이지가 나오며 아래 그림과 같이 나타납니다.

이메일 또는 휴대폰 번호를 입력하고 "새 사용자입니다."를 선택합니다, "보안서버를 사용하여 로그인"을 누르면 세부사항을 입력하는 페이지들이 나오게 됩니다. 이 과정에서 신용카드 정보입력과 핸드폰 인증절차를 진행하게 됩니다. 가입을 위해서 핸드폰과 신용카드를 준비해주세요.

가입을 완료했다면 AWS 홈페이지로 돌아가 "콘솔에 로그인" 버튼을 클릭합니다. 그리고 이메일과 비밀번호를 입력해 로그인을 진행합니다.

로그인을 완료했다면 다음과 같은 페이지가 여러분을 맞아줍니다.

오른쪽 상단의 region이 N. California로 설정되어있는지 확인합니다. 만약 제대로 설정되어 있지 않다면 드롭다운 메뉴에서 N. California로 설정합니다.

(그 다음으로 진행하기 위해서는 여러분의 계정이 "인증"되어야 합니다. 인증에 소요되는 시간은 약 2시간이며 인증이 완료되기 전까지는 인스턴스를 실행할 수 없을 수도 있습니다.)

다음으로 EC2링크를 클릭합니다. (Compute 카테고리의 첫번째 링크) 그러면 다음과 같은 대시보드 페이지로 이동합니다.

"Launch Instace"라고 적혀있는 파란색 버튼을 클릭합니다. 그러면 다음과 같은 페이지로 이동하게 됩니다.

왼쪽의 사이드바 메뉴에서 "Community AMIs"를 클릭합니다. 그리고 검색창에 "cs231n"를 입력합니다. 검색결과에 cs231n_caffe_torch7_keras_lasagne_v2(AMI ID: ami-125b2c72)가 나타납니다. 이 AMI를 선택하고 다음 단게에서 인트턴스 타입을 선택합니다.

인스턴스 타입g2.2xlarge 를 선택하고 "Review and Launch"를 클릭합니다.

다음 화면에서 Launch를 클릭합니다.

클릭하게 되면 기존에 사용하던 key-pair를 사용할 것인지 새로 key-pair를 만들것인지 묻는 창이 뜨게됩니다. 만약 AWS를 이미 사용하고 있다면 사용하던 key를 사용할 수 있습니다. 혹은 드롭다운 메뉴에서 "Create a new key pair"를 선택하여 새로 key를 생성할 수 있습니다. 그리고 key 를 다운로드해야합니다. 다운로드한 key를 실수로 삭제하지 않도록 각별한 주의를 기울여야합니다. 만약 key를 잃어버릴 경우 인스턴스에 접속할 수 없습니다.

key 다운로드가 완료되면 key의 권한을 user-only RW로 바꿉니다. Linux/OSX 사용자는 다음 명령어로 권한을 수정할 수 있습니다.

$ chmod 600 PEM_FILENAME

여기서 PEM_FILENAME은 방금전에 다운로드한 .pem 파일의 이름입니다.

권한수정을 마쳤다면 "Launch Instace"를 클릭합니다. 그럼 생성한 인스턴스가 지금 작동중(Your instance are now launching)이라는 메시지가 나타납니다.

"View Instance"를 클릭하여 인스턴스의 상태를 확인합니다. "2/2 status checks passed"상태가 지나면 "Running"으로 상태가 변하게 됩니다. "Running"상태가 되면 ssh를 통해 생성한 인스턴스에 접속 할 수 있습니다.

먼저, 인스턴스 리스트에서 인스턴스의 Public IP를 기억해 둡니다. 그리고 다음을 진행합니다.

ssh -i PEM_FILENAME ubuntu@PUBLIC_IP

이제 인스턴스에 로그인이 됩니다. 다음 명령어를 통해 Caffe가 작동중인지 확인할 수 있습니다.

$ cd caffe
$ ./build/tools/caffe time --gpu 0 --model examples/mnist/lenet.prototxt

생성한 인스턴스에는 Caff3, Theano, Torch7, Keras 그리고 Lasagne이 설치되어 있습니다. 또한 Caffe Python bindings를 기본적으로 사용할 수 있게 설정되어 있습니다. 그리고 인스턴스에는 CUDA 7.5 와 CuDNN v3가 설치되어 있습니다.

만약 아래와 같은 에러가 발생한다면

Check failed: error == cudaSuccess (77 vs.  0)  an illegal memory access was encountered

생성한 인스턴스를 terminate하고 인스턴스 생성부터 다시 시작해야합니다. 오류가 발생하는 정확한 이유는 알 수 없지만 이런현상이 드물게 일어난다고 합니다.

생성한 인스턴스를 사용하는 방법:

  • root directory는 총 12GB 입니다. 그리고 ~ 3GB 정도의 여유공간이 있습니다.
  • model checkpoins, model들을 저장할 수 있는 60GB의 공간이 /mnt에 있습니다.
  • 인스턴스를 reboot/terminate 하면 /mnt 디렉토리의 자료는 소멸됩니다.
  • 추가 비용이 발생하지 않도록 작업이 완료되면 인스턴스를 stop해야합니다. GPU 인스턴스는 사용료가 높습니다. 예산을 현명하게 사용하는것을 권장합니다. 여러분의 작업이 완전히 끝났다면 인스턴스를 Terminate합니다. (디스크 공간 또한 과금이 됩니다. 만약 큰 용량의 디스크를 사용한다면 과금이 많이 될 수 있습니다.)
  • 'creating custom alarms'에서 인스턴스가 아무 작업을 하지 않을때 인스턴스를 stop하도록 설정할 수 있습니다.
  • 만약 인스턴스의 큰 데이터베이스에 접근할 필요가 없거나 데이터베이스를 다운로드 하기위해서 인스턴스 작동을 원하지 않는다면 가장 좋은 방법은 AMI를 생성하고 인스턴스를 설정할 때 당신의 기기에 AMI를 연결하는 것 일것입니다. (이 작업은 AMI를 선택한 후에 인스턴스를 실행(launching) 하기 전에 설정해야합니다.)

번역: 김우정 (gnujoow)