윈도우 환경 세팅
1.
Session Manager Plugin 설치 : Session Manager Plugin Setup 다운로드 링크
2.
이후 CMD에서 다음 명령어로 설치 확인
session-manager-plugin
Bash
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3.
AWS CLI MSI Installer for Windows 다운로드
AWS CLI의 최신 버전은 AWS의 공식 웹사이트에서 제공된다.
4.
AWS CLI 설치
설치를 진행하며 기본 옵션을 그대로 사용하면 AWS CLI는 C:\Program Files\Amazon\AWSCLIV2 디렉토리에 설치된다.
5.
AWS CLI 설치 확인
설치가 완료되면, 새로운 Command Prompt 창을 열고 다음 명령을 실행하여 AWS CLI가 제대로 설치되었는지 확인
aws --version
Plain Text
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이 명령은 AWS CLI의 버전 정보를 출력. 출력된 내용에 'aws-cli'라는 텍스트와 버전 번호가 표시되면 성공적으로 설치된 것이다.
6.
AWS CLI 구성
AWS CLI를 사용하려면 먼저 AWS 계정과 연결해야 한다. 이를 위해, Command Prompt에서 다음 명령을 실행
aws configure
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이 명령은 몇 가지 정보를 입력하도록 요청한다:
•
AWS Access Key ID와 AWS Secret Access Key: 이들은 AWS 관리 콘솔에서 생성할 수 있는 보안 자격 증명. 이 정보는 AWS 서비스에 접근하기 위해 사용된다.
•
Default region name: 이것은 AWS 리소스를 생성할 기본 지역을 설정한다.
•
Default output format: 이것은 AWS CLI 명령의 출력 형식을 설정한다. 'json', 'yaml', 'text', 'table' 중에서 선택할 수 있다.
$ aws configure
AWS Access Key ID [None]: YOUR_ACCESS_KEY
AWS Secret Access Key [None]: YOUR_SECRET_KEY
Default region name [None]: YOUR_REGION
Default output format [None]: json
Bash
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나의 액세스 키
액세스 키 : AKIAQT~~
비밀 액세스 키: 3/kFamcI~~
리전 : us-east-1
(아웃풋 포맷은 그대로 json)
Session Manager를 통해 인스턴스에 연결
aws ssm start-session --target i-058a58b8d24feea37
Bash
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첫 명령어로 bash랑 cd를 입력하여 리눅스 환경으로 작업을 시작하면 된다.
EC2 인스턴스에서 S3 버킷으로부터 test 데이터셋 다운로드
마지막으로, EC2 인스턴스에서 AWS CLI를 사용하여 S3 버킷으로부터 파일을 다운로드한다. 이를 위해, EC2 인스턴스에 SSH 접속한 후 다음과 같은 명령을 실행할 수 있다:
a.
우선 RD4AD 디렉토리보다 상위 디렉토리로 이동
b.
다음 명령어를 실행하여 데이터셋 다운로드
aws s3 sync s3://sagemaker-us-east-1-041883464314/mvtec_official/ ./mvtec/ --exclude "*/train/*"
Bash
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c.
용량이 큰 train데이터셋을 제외한 test 데이터셋만 불러옴
S3 버킷으로부터 checkpoints 다운로드 (5.2GB)
1.
mkdir checkpoints로 폴더 생성
2.
다음 명령어를 실행하여 checkpoints 다운로드
aws s3 cp s3://sagemaker-us-east-1-041883464314/RDcheckpoints/RDcpt.tar /home/ssm-user/rd_ws/RD4AD/checkpoints/RDcpt.tar
Bash
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tar -xvf RDcpt.tar ./checkpoints
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rm RDcpt.tar
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파이썬 업데이트
1.
파이썬 설치
처음 파이썬 버전은 2.7버전이므로 Python3을 다운받아야 한다.
Amazon Linux는 apt eotls yum을 사용한다.
sudo yum install python3
Bash
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2.
pip 설치
pip 다운로드 스크립트 실행:
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
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pip 설치:
python get-pip.py --user
Plain Text
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•
-user 플래그를 사용하여 사용자 홈 디렉토리에 로컬로 pip를 설치합니다.
환경 변수 설정:
.bashrc 파일을 열고 다음 줄을 추가합니다:
export PATH=~/.local/bin:$PATH
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.bash_profile 파일을 사용하는 경우 해당 파일을 열고 위의 줄을 추가합니다.
변경 사항 적용:
변경 사항을 적용하려면 터미널 세션을 다시 시작하거나 다음 명령을 실행합니다:
source ~/.bashrc
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pip --version
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출력에서 pip 버전이 표시되면 pip가 성공적으로 설치된 것입니다.
requirements.txt 파일 생성하여 환경 설정
•
vim requirements.txt 로 파일 생성하여 다음 내용 작성하기
torch
torchvision == 0.10.1
opencv-python
matplotlib
scikit-image
pandas
numpy == 1.20.3
scipy == 1.7.1
scikit-learn == 1.0
Pillow == 8.3.2
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Git branch 바꿔서 nocuda 브랜치 변경
•
test.py 코드 변경
코드 변경점
ckp = torch.load(ckp_path, map_location=torch.device('cpu')) → 로 수정
#encoder = encoder.to(device) → 주석처리
#bn = bn.to(device) → 주석처리
#decoder = decoder.to(device) → 주석처리
•
브랜치 변경 후
git switch nocuda
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•
main 파일 실행
python main.py
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실행하면 아래와 같이 정상적으로 추론이 된다.
