전체 글156 GPU 작업 관리 예제 - 배포 및 결과 확인 Redis 큐 기반 GPU 별 작업 할당 및 처리*자세한 설명 생략 ▷ 시스템 구성도 ▷ Redis 설치 및 구동*Docker에서 간단하게 설치해서 사용# Redis Docker 이미지 다운로드docker pull redis:7.0.11# Redis 컨테이너 실행 (자동 재시작 설정)docker run -d --name redis --restart unless-stopped -p 6379:6379 redis:7.0.11 ▷ GMS-CORE 배포*Ubuntu 22.03 사용 *Anaconda 설치 및 구동 환경 구축 포함# 시스템 업데이트 및 curl 설치sudo apt updatesudo apt install curl -y# Anaconda 설치curl --output anaconda.sh http.. 2025. 1. 21. GPU 작업 관리 예제 - GMS-WAS Redis 큐 기반 GPU 별 작업 할당 및 처리*자세한 설명 생략 ▷ 시스템 구성도 ▷ 프로젝트 구조*필요한 부분만 필터링 *순서대로 나열 ▷ RedisConfig.java▷ TaskManager.java▷ IMG1000Controller.java▷ IMGServiceImpl.java▷ IMGService.java▷ application.properties ▷ RedisConfig.javapackage gms.cmm.config;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;import org.springframew.. 2025. 1. 21. GPU 작업 관리 예제 - GMS-CORE Redis 큐 기반 GPU 별 작업 할당 및 처리*자세한 설명 생략 ▷ 시스템 구성도 ▷ 프로젝트 구조*순서대로 나열 ▷ const.py▷ redis_config.py▷ gpu_batch_service.py▷ gpu_service.py▷ logger.py▷ main.py ▷ const.py"""===========================CONSTANTS===========================""""""[GPU]"""GLOBAL_GPU_WORK = {} #GPU 작업 상태GPU_MONITOR_KEY = "node-01""""[Redis]"""REDIS_IP = ""REDIS_PORT = 6379REDIS_SUBSCRIBE = "gpu_channel""""[TEST]"""TEST_IMG_.. 2025. 1. 21. Anaconda 란? Python 기반의 환경구성을 쉽게 구성해 주는 Anaconda*자세한 설명 생략 ▷ Anaconda 란? - 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝을 위한 Python 배포판 - 다양한 라이브러리와 도구가 포함되어 있어 환경 구성이 쉬움 - Python뿐만 아니라 R도 지원하며, 프로젝트별로 독립적인 가상 환경을 제공 ▷ Anaconda 특징 - Conda로 패키지 및 환경 관리 가능 - 로컬 자원을 직접 활용해 빠른 실행 가능 - 독립적인 Python 가상 환경 구성 지원 ▷ Anacaonda VS Docker 환경적 차이 구분AnacondaDocker환경 격리로컬 OS에서 Python 및 라이브러리 환경만 분리독립적인 컨테이너 환경 제공, OS까지 포함자원 활용로컬 CPU, 메모리, GPU를 직.. 2025. 1. 21. Lock 이란? 여러 스레드가 독립적으로 작업을 처리하는 환경에서 작업의 안정성과 효율성을 보장*자세한 설명 생략 ▷ Lock 이란 - 스레드가 동시에 작업을 처리하는 환경에서 동기화를 통해 작업의 안전성을 보장 - 여러 스레드가 동시에 작업을 진행할 수 있으며, 작업의 완료 여부를 동기화된 방식으로 확인 ▷ 동기화 - synchronized는 스레드가 작업을 안전하게 처리하도록 보장하는 동기화 방법 - 여러 스레드가 동시 작업을 수행할 수 있지만, 작업의 완료 여부를 제어하여 스레드 간 상호작용을 관리 ▷ wait() / notify() - wait() : 특정 스레드는 작업 완료를 기다리지만, 다른 스레드는 독립적으로 작업을 계속 진행 - notify() : 대기 중인.. 2025. 1. 20. Windows 10 PyTorch 설치 Windows에서 CUDA를 활용한 NVIDIA GPU 작업용 PyTorch 설치*자세한 설명 생략 ▷ NVDIA GPU 드라이버 확인*NVDIA GPU 드라이버가 설치돼 있어야 GPU를 활용*설치 방법 생략(아래 참고 링크) ▷ CUDA 11.8 Toolkit 설치*CUDA: NVIDIA의 GPU 연산을 실행하고 관리하는 기술*설치 방법 생략(아래 참고 링크)*cuDNN은 PyTorch 설치 시 자동으로 포함(미설치) ▷ PyTorch 설치*GPU 연산을 위해 CUDA를 사용하는 라이브러리torch 2.5.1*Python 3.12.2, CUDA 11.8과 호환--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118*CUDA 11.8 환경에 최적화된 PyTorch .. 2024. 12. 16. FAST API Project 생성 방법 Visual Studio Code에서 FAST API Project 생성 방법과 서버 구동 및 결과 확인*자세한 설명 생략 ▷ Project 생성 방법 ① Project Directory 생성 ② main.py 생성 ③ 실행> uvicorn main:app --reload ▷ 결과 확인*Web : http://localhost:8000 *Swagger : http://localhost:8000/docs ▷ 참고 첫걸음 - FastAPIFastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for productionfastapi.tiangolo.com ▷ 관련 글 pip install "fastapi[all]"// 부분 설치.. 2024. 11. 28. FAST API 설치 명령어 하나로 간단하게 설치*아래 공식 문서 참고 ▷ FAST API 설치// 모든 의존성 및 기능 설치// uvicorn(서버) 포함> pip install "fastapi[all]"// 부분 설치 가능> pip install fastapi> pip install uvicorn *명령어를 실행하면 설치 끝 ▷ 참고 자습서 - 사용자 안내서 - FastAPIFastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for productionfastapi.tiangolo.com ▷ 관련글 Python 설치 방법▷ Python 설치 방법*Windows 10에서 진행*pythion 3.12.2 *Use admin privileges.. 2024. 11. 28. FAST API란? Django와 Flask와 같은 웹 프레임워크*간단하여 많이 사용*자세한 설명 생략 ▷ Fast API란? - REST API 개발에 특화 - 비동기 처리가 가능해 매우 빠름 - API 문서를 자동 생성(Swagger, OpenAPI) - 보안 기능 지원(JWT) *Django: 풀스택 프레임워크, DB, 관리자 페이지 등 웹 개발에 필요한 기능 제공(동기) ▷ Uvicorn Server - Python으로 작성된 ASGI 규격을 구현한 비동기 웹 서버* ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface) : Python에서 사용하는 비동기 서버* WSGI(Web Server Gateway Interface) : 기존 동기 방식으로 처리되는 서버( D.. 2024. 11. 28. 이전 1 2 3 4 ··· 18 다음 728x90 728x90
