이전에 google colab에서 google drive와 mount하여 코드를 실행해보았다. 학습을 돌려보는 동안 느낀 점은 google colab에서 무료로 제공하는 gpu의 경우 데스크 탑에 연결되어있는 gpu보다 성능이 낮은 것 같아 Jupyter Notebook을 활용하여 로컬 런타임으로 gpu를 연결하고자 한다.
# Jupyter Notebook 설치
나의 경우 anaconda를 설치하는 과정에서 저절로 python과 함께 설치되었다.
https://www.anaconda.com/download
Download Anaconda Distribution | Anaconda
Download Anaconda's open-source Distribution today. Discover the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.
www.anaconda.com
만약 python이 설치되어있는 경우 바로 아래 링크를 통해 Jupyter Notebook를 설치할 수 있다.
Project Jupyter
The Jupyter Notebook is a web-based interactive computing platform. The notebook combines live code, equations, narrative text, visualizations, interactive dashboards and other media.
jupyter.org
# Jupyter Notebook 실행
만약, Jupyter Notebook을 설치하였다면 실행시켜준다. 이때 Jupyter Notebook을 '관리자 권한으로 실행'으로 실행한다.('관리자 권한으로 실행'으로 실행하지 않으면 로컬 런타임으로 연결하였을때 위치가 home으로 설정되지 않는다.)
관리자 권한으로 Jupyter Notebook을 실행 해보면 아래 URLs를 볼 수 있다.
둘 중 아무거나 드래그 하여 복사한다.
# Google Colab에 접속 후 로컬 런타임 연결
이후, google colab에 들어가 우측 상단부분에 연결 옆의 작은 역삼각형을 누르고
"로컬 런타임에 연결"을 누르면 로컬 연결 설정에 들어갈 수 있다.
아래 사진은 로컬 런타임 연결을 눌렀을 때 나오는 화면이다.
이제 아까 복사해둔 URL을 회색 부분에 붙여넣기 하고 연결을 하면
연결됨(로컬)로 상태가 변하는 것을 볼 수 있다.
나의 경우 nvidia-smi 명령어를 입력해보면 데스크탑에 연결되어있는 3060ti가 출력됨을 볼 수 있다.
# Jupyter Notebook 시작 위치 변경
Jupyter Notebook 시작 위치를 변경하기 위한 방법을 소개한다.
1. Jupyter Notebook의 파일 위치로 이동한다.
2. 파일 탐색기에서 Jupyter Notebook 속성에 들어간다. 그리고 아래 그림처럼 "대상"의 script.py 뒤의 %USER_PROFILE%과 "시작위치"의 %HOME_PATH를 지우고 "설정하고자 하는 시작 위치의 경로"를 입력한다.
3. google colab에서 로컬 런타임 연결을 해보면 내가 설정한 경로로 시작 위치가 변경됨을 확인할 수 있다.
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