Linux DEBs¶

Docker 이미지 또는 RPM을 사용하지 않는 Linux 시스템의 경우에는, x86_64 Ubuntu 16.04/18.04에서 deb 설치가 가능합니다.

다음 설치 단계에서는 귀하에게 Driverless AI에 대한 유효한 라이센스 키가 있다고 가정합니다. Driverless AI의 라이센스 키 획득에 대한 자세한 내용은 https://www.h2o.ai/products/h2o-driverless-ai/ 에서 확인하십시오. 일단 라이센스 키를 획득한 후에는 최초 로그인 시 검증 라이센스 키를 Driverless AI UI에 붙여넣으라는 메시지가 나타나거나, 이를 .sig 파일로 저장하고 설치 프로세스 중에 만들게 되는 license 폴더에 저장할 수도 있습니다.

참고

AutoDoc 파이프라인 시각화가 Native 설치에서 올바르게 생성되도록 fontconfig 를 설치하는 것을 권장합니다.

환경¶

운영 체제	Min 메모리
GPU가 있는 Ubuntu	64GB
CPU가 있는 Ubuntu	64GB

요구 사항¶

Ubuntu 16.04/Ubuntu 18.04
NVIDIA 드라이버가 471.68 이상일 것을 권장(GPU만 해당)
OpenCL(GPU 기반 시스템에서 전체 LightGBM 지원에 필요)
Driverless AI DEB는 https://www.h2o.ai/download/ 에서 이용 가능합니다.

Note: CUDA 11.2.2(GPU용) 및 cuDNN(GPU에서 TensorFlow 지원에 필요)은 Driverless AI 패키지에 포함되어 있습니다.

설치 정보¶

〈dai’ 서비스 사용자는 〈getent passwd’로 찾을 수 없는 경우 로컬(in /etc/passwd)에서 생성됩니다. rpm 또는 dpkg 설치 중에 DAI_USER 환경 변수의 제공을 통해 사용자를 재정의할 수 있습니다.
‘dai’ 서비스 그룹은 〈getent group’로 찾을 수 없는 경우 로컬(in /etc/group)에서 생성됩니다. rpm 또는 dpkg 설치 중에 DAI_GROUP 환경 변수의 제공을 통해 그룹을 재정의할 수 있습니다.
구성 파일은 /etc/dai 에 저장되고 〈root’ 사용자에 의해 소유됩니다.
- /etc/dai/config.toml: Driverless AI config 파일(자세한 내용은 config.toml 파일 사용 섹션 참조)
- /etc/dai/User.conf: 서비스 사용자를 지정하는 Systemd config 파일
- /etc/dai/Group.conf: 서비스 그룹을 지정하는 Systemd config 파일
- /etc/dai/EnvironmentFile.conf: 환경 변수 재정의를 지정(선택 사항)하는 Systemd config 파일
소프트웨어 파일은 /opt/h2oai/dai 에 저장되고 〈root’사용자에 의해 소유됩니다.
다음 디렉터리는 서비스 사용자에 의해 소유되고 실행 중인 소프트웨어로 업데이트할 수 있습니다.
- /opt/h2oai/dai/home: 애플리케이션의 홈 디렉터리(라이선스 키 파일이 이곳에 저장됨)
- /opt/h2oai/dai/tmp: 실험 및 가져온 데이터가 이곳에 저장됩니다.
- /opt/h2oai/dai/log: systemd를 사용하지 않을 경우( not) 로그 파일이 여기로 이동합니다(systemd를 사용하는 경우에는 표준 journalctl 도구를 사용하십시오).
기본적으로 Driverless AI는 /opt/h2oai/dai/home/.driverlessai/license.sig 에서 라이선스 키를 찾습니다. Driverless AI를 프로그램으로 설치하는 경우, 라이선스 키 파일을 해당 위치에 복사할 수 있습니다. 라이선스 키를 찾을 수 없는 경우에는 애플리케이션이 웹 UI에서 추가할 수 있도록 쌍방향 방식으로 안내합니다.
systemd 유닛 파일은 /usr/lib/systemd/system에 있습니다.
/etc/dai 파일의 구성 파일에 대한 기호 링크는 /etc/systemd/system에 위치합니다.

귀하의 환경이 운영 systemd를 실행하는 경우, 이는 Driverless AI의 관리에 있어서 선호되는 방법입니다. 해당 패키지가 다음 systemd 서비스와 래퍼 서비스를 설치합니다.

dai: 기타 세 가지 서비스를 시작/중지하는 래퍼 서비스
dai-dai: 메인 Driverless AI 프로세스
dai-h2o: Driverless AI에서 사용하는 H2O-3 헬퍼 프로세스
dai-procsy: Driverless AI에서 사용하는 Procsy 헬퍼 프로세스
dai-vis-server: Driverless AI가 사용하는 시각화 헬퍼 프로세스

systemd가 없는 경우 설치 지침은 Linux TAR SH 를 참조하십시오.

NVIDIA 퍼시스턴스 모드 시작하기(GPU만)¶

NVIDIA GPU를 가지고 있는 경우, 다음 NVIDIA 명령을 실행해야 합니다. 해당 명령을 재부팅할 때마다 실행해야 합니다. 자세한 내용은 http://docs.nvidia.com/deploy/driver-persistence/index.html 에서 확인하십시오.

sudo nvidia-smi -pm 1

OpenCL 설치하기¶

GPU 기반 시스템에서 전체 LightGBM을 지원하려면 OpenCL이 필요합니다. OpenCL을 설치하려면 루트로 다음을 실행하십시오.

mkdir -p /etc/OpenCL/vendors && echo "libnvidia-opencl.so.1" > /etc/OpenCL/vendors/nvidia.icd && chmod a+r /etc/OpenCL/vendors/nvidia.icd && chmod a+x /etc/OpenCL/vendors/ && chmod a+x /etc/OpenCL

참고

OpenCL이 설치되어 있지 않은 경우 CUDA LightGBM이 자동으로 사용됩니다. CUDA LightGBM은 Pascal 기반(이상) 시스템에서만 지원되며 enable_lightgbm_cuda_support config.toml 설정으로 수동으로 활성화할 수 있습니다.

Driverless AI Linux DEB 설치하기¶

Driverless AI DEB를 설치하려면 다음 명령을 실행하십시오.

# Install Driverless AI.
sudo dpkg -i dai_1.10.1.2-1_amd64.deb

기본적으로 Driverless AI 프로세스는 〈dai’ 사용자 및 〈dai’ 그룹에 의해 소유됩니다. 선택적으로 아래와 같이 기타 서비스 사용자 및 그룹을 지정할 수 있습니다. <myuser> 및 <mygroup>을(를) 올바르게 교체하십시오.

# Temporarily specify service user and group when installing Driverless AI.
# dpkg saves these for systemd in the /etc/dai/User.conf and /etc/dai/Group.conf files.
sudo DAI_USER=myuser DAI_GROUP=mygroup dpkg -i dai_1.10.1.2-1_amd64.deb

이제 /etc/dai/config.toml 을 선택적으로 변경할 수 있습니다.

Driverless AI 시작하기¶

Driverless AI를 시작하려면 다음 명령을 사용하십시오.

# If you are running in multinode (worker_info="multinode"), you must start minio before stating Driverless AI
sudo systemctl start dai-minio

# Start Driverless AI.
sudo systemctl start dai

Notes: systemd가 없는 경우 설치 지침은 Linux TAR SH 를 참조하십시오.

Driverless AI 로그 파일 보기¶

systemd이 있는 경우(선호):

sudo systemctl status dai-dai
sudo systemctl status dai-h2o
sudo systemctl status dai-procsy
sudo systemctl status dai-vis-server
sudo journalctl -u dai-dai
sudo journalctl -u dai-h2o
sudo journalctl -u dai-procsy
sudo journalctl -u dai-vis-server

systemd이 없는 경우:

sudo less /opt/h2oai/dai/log/dai.log
sudo less /opt/h2oai/dai/log/h2o.log
sudo less /opt/h2oai/dai/log/procsy.log
sudo less /opt/h2oai/dai/log/vis-server.log

Driverless AI 중지하기¶

systemd이 있는 경우(선호):

# Stop Driverless AI.
sudo systemctl stop dai

# The processes should now be stopped.  Verify.
sudo ps -u dai

systemd이 없는 경우:

# Stop Driverless AI.
sudo pkill -U dai

# The processes should now be stopped.  Verify.
sudo ps -u dai

Driverless AI 업그레이드하기¶

WARNINGS:

이 릴리스에는 1.7.0 이하의 실험 및 MLI 모델이 더 이상 사용되지 않습니다.
실험, MLI 및 MOJO는 Driverless AI tmp 디렉터리에 있고 Driverless AI가 업그레이드될 때는 자동으로 업그레이드되지 않습니다. 업그레이드하기 전에 다음 단계를 따르는 것을 권장합니다.
- 업그레이드하기 전에 MLI 모델을 빌드하십시오.
- 업그레이드하기 전에 MOJO 파이프라인을 빌드하십시오.
- 업그레이드하기 전에 Driverless AI를 중지하고 Driverless AI tmp 디렉터리를 백업하십시오.

Driverless AI의 업그레이드 전에 모델에 MLI를 빌드하지 않은 경우, 업그레이드 후 해당 모델에서 MLI를 확인할 수 없습니다. 업그레이드 전에 향후 릴리스에서 지속적으로 해석하고자 하는 모형에 MLI 작업을 실행하십시오. 해당 MLI 작업이 현재 버전의 해석 모형 목록에 나타나면, 이는 업그레이드 후에도 유지됩니다.

Driverless AI의 업그레이드 전에 모델에 MOJO 파이프라인을 빌드하지 않은 경우, 업그레이드 후에는 해당 모델에 MOJO 파이프라인을 빌드하지 못합니다. 업그레이드 전에 필요한 모든 모델에서 MOJO 파이프라인을 빌드한 후, Driverless AI tmp 디렉터리를 백업하십시오.

업그레이드 프로세스는 /etc/dai/User.conf 및 /etc/dai/Group.conf에서 서비스 사용자 및 그룹을 이어받습니다. 업그레이드 중에는 DAI_USER 또는 DAI_GROUP 환경 변수를 수동으로 지정할 필요가 없습니다.

요구 사항¶

Ampere를 포함한 모든 NVIDIA 아키텍처에서 원활한 경험을 위해 호스트 환경에 설치된 471.68 (GPU만 해당) 이상의 NVIDIA 드라이버를 사용할 것을 권장합니다. Driverless AI는 GPU용 CUDA 11.2.2와 함께 제공되지만 드라이버가 호스트 환경에 있어야 합니다.

최신 NVIDIA Tesla A/T/V/P/K 시리즈 드라이버를 다운로드하려면 NVIDIA download driver 로 이동하십시오. CUDA Toolkit 및 최소 필수 드라이버 버전, CUDA Toolkit 및 해당 드라이버 버전에 대한 참고자료는 here 를 참조하십시오.

업그레이드 단계¶

systemd이 있는 경우(선호):

# Stop Driverless AI.
sudo systemctl stop dai

# Make a backup of /opt/h2oai/dai/tmp directory at this time.

# Upgrade Driverless AI.
sudo dpkg -i dai_1.10.1.2-1_amd64.deb
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start dai

systemd이 없는 경우:

# Stop Driverless AI.
sudo pkill -U dai

# The processes should now be stopped.  Verify.
sudo ps -u dai

# Make a backup of /opt/h2oai/dai/tmp directory at this time. If you do not, all previous data will be lost.

# Upgrade and restart.
sudo dpkg -i dai_1.10.1.2-1_amd64.deb
sudo -H -u dai /opt/h2oai/dai/run-dai.sh

Driverless AI 삭제하기¶

systemd이 있는 경우(선호):

# Stop Driverless AI.
sudo systemctl stop dai

# The processes should now be stopped.  Verify.
sudo ps -u dai

# Uninstall Driverless AI.
sudo dpkg -r dai

# Purge Driverless AI.
sudo dpkg -P dai

systemd이 없는 경우:

# Stop Driverless AI.
sudo pkill -U dai

# The processes should now be stopped.  Verify.
sudo ps -u dai

# Uninstall Driverless AI.
sudo dpkg -r dai

# Purge Driverless AI.
sudo dpkg -P dai

CAUTION! 이 시점에서 데이터베이스를 포함한 나머지 모든 파일을 선택적으로 완전하게 제거할 수 있습니다(이것은 취소가 불가능합니다):

sudo rm -rf /opt/h2oai/dai
sudo rm -rf /etc/dai

Note: UID 및 GID는 삭제 프로세스 중에 삭제되지 않습니다. userdel 및 usergroup 을 사용하여 제거해야 합니다. 하지만 Driverless AI의 재설치 시에는 UID와 GID를 삭제하지 않는 것을 권장합니다. UID 및 GID를 제거한 후, Driverless AI를 다시 설치하면 UID 및 GID가 나중에 기타(관련 없는) 사용자/그룹에 재할당될 수 있으며 이는 삭제된 사용자 또는 그룹을 참조하는 파일 시스템에 어떤 파일이 남아있는 경우 혼동을 일으킬 수 있습니다.

일반적인 문제들¶

Ubuntu 18에서 〈〉Segmentation fault(core dumped)`` 메시지에서 Driverless AI 시작이 실패합니다.

해당 문제는 〈〉NotoColorEmoji.ttf 〈〉 글꼴로 인해 발생하며, Python matplotlib 라이브러리에서 처리할 수 없습니다. 해결하려면 글꼴 이름을 변경하여 비활성화하면 됩니다(fontconfig를 사용하지 마십시오. 이것은 matplotlib에서 무시됩니다). 다음을 통해 실행해야 할 명령을 인쇄합니다.

sudo find / -name "NotoColorEmoji.ttf" 2>/dev/null | xargs -I{} echo sudo mv {} {}.backup