데이터시럽

회사 프로젝트 진행 시, Docker는 더이상 선택사항이 아닌, 필수사항인거 같다. 거기에 쿠버네티스나 docker-compose와 같이 Docker들을 관리할 수 있는 시스템은 얹을 뿐..., 분산 시스템 환경에서 대규모 컨테이너를 다룬다면 쿠버네티스가 최적의 선택지 이지만, 설치 뿐 아니라 관리가 만만치 않다는 단점이 있다. 그에 반해 docker swarm을 기반한 docker service을 이용한다면 쿠버네티스보다는 유연성은 떨어지지만, 관리 및 구현 난이도가 상대적으로 간단하기 때문에 대규모 시스템이 아니면 충분히 매력적인 선택지 이다. 이번 프로젝트에서 YOLOV5 서버를 구축하는 역할을 맡았다. inference를 사용할 inference.py를 작성하고 (yolov5의 detect.py에..

단일 nvidia docker로 docker 내부에서 nvidia gpu 사용시 --gpus all(또는 번호) 명령어를 붙여주면 gpu 사용이 가능하다. docker run -it --gpus all {image}:{tag} nvidia-smi 그런데 docker swarm에는 --gpus all처럼 gpu를 할당하는 명령어가 없다. swarm에서 gpu할당하여 docker service를 올려야 했기 때문에 docker swarm에 gpu를 할당하는 방법들을 찾아보았다. OS : ubnutu 18.04 설치 : docker, nvidia-docker 두가지 설치 된 상태 https://gist.github.com/tomlankhorst/33da3c4b9edbde5c83fc1244f010815c Ins..

https://github.com/ultralytics/ultralytics GitHub - ultralytics/ultralytics: YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/ultralytics development by creating an account on GitHub. github.com yolo v5를 만든 팀이 2023년 yolov8를 가지고 돌아왔다. 이렇게 쉽게 동작되도 되나 싶을 정도로 쉽게 만들어 졌다. 포스팅 하는 기준으로 아직 안정화가 덜 된듯 하지만, 추후 안정화 되면 비전 딥러닝 관련해서 정말 큰 파장(이미 ..

Jetson Docker에서 Yolact을 torch2trt로 변경하는 과정중 오류가 나타났다. 검색결과 OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8 python 해당 구문을 사용하여 실행하면 해결되는 오류였다. 하지만 실행마다 저 코드를 입력하기 귀찮으니 ~/.bashrc에 정의해 준다. nano ~/.bashrc export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8

요즘 ROS공부 개발 매진이다. 로컬에서 실행하지 않고 도커로 공부중이다. ROS 터틀심 노드를 실행하려고 했는데 해당오류가 발생했다. 환경은 Ubuntu 18.05 LTS 환경이다. 도커를 스타트하고, 접속하고 Roscore를 실행하였는데, 터틀심 노드를 실행할 수 없는 문제였다. 도커 실행 전, 해당 구문을 로컬에서 실행해줬다. sudo xhost + export DISPLAY=:1 그리고 컨테이너 접속 후, 해당 구문을 실행해 줬다. apt install libcanberra-gtk-module libcanberra-gtk3-module export NO_AT_BRIDGE=1 도커를 스탑하고 다시 실행해주고 접속해 보았다. 터틀심 노드를 켰더니 정상작동이 되었다. 참고 https://conserva..