Windows 10

이 섹션에서는 Windows 10 컴퓨터에서 Driverless AI를 설치, 시작, 중지, 업그레이드하는 방법을 설명합니다. 설치 단계에서 Driverless AI의 라이선스 키가 있다고 가정합니다. Driverles AI의 라이선스 키를 얻는 방법에 대한 내용은 https://www.h2o.ai/driverless-ai/ 에서 확인할 수 있습니다. 라이선스 키를 받으면, 최초 로그인 시에 라이선스 키를 Driverless AI UI에 붙여 넣으라는 메시지가 표시되거나, .sig 파일로 저장하여 설치 프로세스 중에 생성되는 라이선스 폴더에 저장할 수 있습니다.

Windows에 대한 설치 개요

Driverless AI를 Windows에 설치하려면, Driverless AI Docker 이미지를 사용합니다.

Notes:

  • Windows에서는 GPU가 지원되지 않습니다.

  • Windows에서는 스코어링 기능을 사용할 수 없습니다.

Caution: 중대한 용도인 경우 Driverless AI를 Windows 10에 설치하는 것을 권장하지 않습니다.

환경

운영 체제

GPU 지원?

Min 메모리

다음에 적합함

Windows 10 Pro

아니요

16GB

실험

Windows 10 Enterprise

아니요

16GB

실험

Windows 10 Education

아니요

16GB

실험

Note: Hyper-V를 지원하지 않는 Windows 10 버전에는 Driverless AI를 설치할 수 없습니다. 자세한 내용은 https://docs.microsoft.com/ko-KR/virtualization/hyper-v-on-windows/reference/hyper-v-requirements 를 참조하십시오.

Docker 이미지 설치

Notes:

  • Windows용 Docker에 알려진 문제가 있음을 유의하십시오. 자세한 내용은 다음 페이지에서 확인할 수 있습니다. https://github.com/docker/for-win/issues/188.

  • 다음의 경우 Windows 시스템 관리자에게 문의하십시오.

    • 회사 환경에서는 타사 소프트웨어를 설치할 수 없습니다.

    • Windows Defender가 실행되고 있습니다.

    • Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Windows-Subsystem-Linux 를 사용하면 컴퓨터가 실행되지 않습니다.

Watch the installation video here. 이 비디오의 일부 이미지가 릴리스 사이에 변경될 수도 있지만, 설치 단계는 동일합니다.

요구 사항

  • Windows 10 Pro / Enterprise / Education

  • Windows 2.2.0.3용 Docker Desktop(42716)

Note: 본 문서 작성 시점에, Driverless AI는 Windows용 Docker Desktop 2.2.0.3(42716)에서만 테스트되었습니다.

설치 절차

  1. Https://www.h2o.ai/download/ 에서 Driverless AI Docker 이미지를 검색합니다.

  2. 다음 페이지에서 Windows용 Docker를 다운로드, 설치, 실행합니다: https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/. 터미널(Windows PowerShell 등)에 docker version 을 입력하면 Docker가 실행 중인지 확인할 수 있습니다. 설치 후 다시 부팅해야 할 수 있습니다.

  3. Driverless AI를 실행하기 전에 반드시 다음 작업을 수행해야 합니다.

  • C 드라이브에 대한 공유 액세스를 활성화합니다. 이렇게 설정하지 않으면 Driverless AI가 로컬 데이터를 볼 수 없습니다.

  • Docker에 제공된 메모리 양을 10GB 이상으로 조정합니다. 메모리가 10GB 미만이면 Driverless AI가 실행되지 않습니다.

  • Docker에 제공되는 CPU 수를 조정합니다(옵션).

작업 표시줄에서 Docker whale(필요한 경우 숨겨진 작업 검색)을 클릭한 다음, 아래 스크린샷에 표시된 대로 Settings > Shared Drive 및 Settings > Advanced 를 선택하여 이 설정을 조정할 수 있습니다. 원하는 메모리 값을 설정한 후 변경 사항을 적용해야 합니다(Docker가 다시 시작됩니다). 변경되지 않는 경우 Docker를 중지한 다음 바탕 화면에서 Docker 아이콘을 오른쪽 클릭하고 Run as Administrator 를 선택하여 Docker를 다시 시작합니다.

../_images/windows_docker_menu_bar.png

../_images/windows_shared_drive_access.png

../_images/windows_docker_advanced_preferences.png

  1. PowerShell 터미널을 열고 호스트 시스템에서 Driverless AI 버전에 대한 디렉터리를 설정합니다.

md dai-1.10.1.2

  1. Docker를 실행한 상태에서 다운로드한 Driverless AI 이미지의 위치로 이동합니다. 다운로드한 Driverless AI 이미지를 새 디렉터리로 이동합니다.

  2. 디렉터리를 새 디렉터리로 변경하고, 아래 명령을 사용하여 이미지를 로드합니다.

cd dai-1.10.1.2
docker load -i .\dai-docker-centos7-x86_64-1.10.1.2.tar.gz

  1. (새 디렉터리 내에) 데이터, 로그, 라이선스, tmp 디렉터리를 설정합니다.

md data
md log
md license
md tmp

  1. 데이터를 /data 디렉터리로 복사합니다. 해당 데이터는 //data 의 Docker 컨테이너 내에 표시됩니다.

  2. docker 이미지 를 실행하여 이미지 태그를 찾습니다.

  3. Driverless AI Docker 이미지를 시작합니다. 아래의 path_to_ 를 생성된 폴더 위치의 전체 경로로 바꾸어야 합니다(예: 《c:/Users/user-name/driverlessai_folder/data》). 이는 NVIDIA Docker가 아닌 일반 Docker입니다. GPU 지원을 사용할 수 없습니다. 버전 1.10부터 DAI docker 이미지는 docker의 --init 를 사용하는 것과 동일한 내부 tini 로 실행됩니다. 시작 명령에서 둘 다 활성화된 경우 tini는 (무해한) 경고 메시지를 출력합니다.

docker 실행 명령에서 --shm-size=256m 을 권장합니다. 하지만 사용자가 image auto model 을 광범위하게 구축할 계획인 경우 Driverless AI docker 명령에 --shm-size=2g 를 권장합니다.

docker run --pid=host --rm --shm-size=256m -p 12345:12345 -v c:/path_to_data:/data -v c:/path_to_log:/log -v c:/path_to_license:/license -v c:/path_to_tmp:/tmp h2oai/dai-centos7-x86_64:1.10.1-cuda11.2.2.xx

  1. http://localhost:12345에서 브라우저를 사용하여 Driverless AI에 연결합니다.

Docker Image 중지

Driverless AI Docker 이미지를 중지하려면, Driverless AI Docker 이미지를 실행하는 터미널(Mac OS X) 또는 PowerShell(Windows 10) 창에 Ctrl + C 를 입력합니다.

Docker Image 업그레이드

이 섹션에서는 Docker 컨테이너에 설치된 Driverless AI 버전의 업그레이드에 관한 지침을 제공합니다. 이 단계는 기존 실험이 저장되도록 합니다.

WARNING: Driverless AI tmp 디렉터리에는 Experiment, MLI, MOJO가 있으며, 이는 Driverless AI가 업그레이드될 때 자동으로 업그레이드되지 않습니다.

  • 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.

Note: Driverless AI가 계속 실행 중인 경우 중지하십시오.

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

  1. Driverless AI를 실행하는 시스템의 IP 주소에 SSH를 사용합니다.

  2. 호스트 시스템에서 Driverless AI 버전에 대한 디렉터리를 설정합니다.

# Set up directory with the version name
mkdir dai-1.10.1.2

# cd into the new directory
cd dai-1.10.1.2

  1. Https://www.h2o.ai/download/ 에서 Driverless AI 패키지를 검색하여 이를 새 디렉터리에 추가합니다.

  2. 새 디렉터리 내에 Driverless AI Docker 이미지를 로드합니다.

# Load the Driverless AI docker image
docker load < dai-docker-centos7-x86_64-1.10.1.2.tar.gz

  1. 이전 Driverless AI 디렉터리의 데이터, 로그, 라이선스, tmp 디렉터리를 새 Driverless AI 디렉터리로 복사합니다.

# Copy the data, log, license, and tmp directories on the host machine
cp -a dai_rel_1.4.2/data dai-1.10.1.2/data
cp -a dai_rel_1.4.2/log dai-1.10.1.2/log
cp -a dai_rel_1.4.2/license dai-1.10.1.2/license
cp -a dai_rel_1.4.2/tmp dai-1.10.1.2/tmp

이 때 이전 버전의 실험이 Docker 컨테이너 내에 표시됩니다.

  1. docker image 를 사용하여 새 이미지 태그를 찾습니다.

  2. Driverless AI Docker 이미지를 시작합니다.

  3. http://Your-Driverless-AI-Host-Machine:12345 에서 브라우저로 Driverless AI에 연결합니다.