Chapter 2를 통해 아나콘다 설치 및 가상환경 만들기를 완료하였습니다!
이번 글에서는 WSL2 아나콘다 가상환경에서 Cuda, cuDNN, Pytorch를 설치해보록 할게요
Linux가 조금 사용되기 때문에 어려울 수도 있으니, 잘 따라와주시길 바라요!
3-1. 아나콘다 가상환경에 Cuda와 cuDNN 설치
1. Cuda를 설치하기 전, 먼저 GPG key를 삭제하도록 하겠습니다. 아래 명령어를 입력해주세요.
sudo apt-key del 7fa2af80
참고) 설치 전 GPG key를 삭제하는 이유는, 이전에 설치된 GPG key가 만료되었거나 변경되었다면 새로운 소프트웨어 업데이트나 설치가 거부 될 수도 있기 때문엡니다. 또한 잘못되거나 손상된 GPG key가 시스템에 있을 경우에도 문제가 발생할 수 있으므로, 삭제하고 새로 설치하는게 좋습니다!
2. CUDA Toolkit Archive(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)로 접속하여, CUDA Toolkit 11.7.0 을 클릭합니다.
3. 위의 이미지와 같이, Linux -> x86_64 -> WSL-Ubuntu -> 2.0 -> deb(local) 을 선택하면 아래 이미지와 같이 Instructions이 나오게 됩니다.
4. powershell을 열어, wsl을 실행시켜 주세요. 그 후 D드라이브로 이동해주세요
cd /mnt/d
5. 3번의 명령어를 차례로 wsl에 실행시켜 주세요.
시간이 조금 걸리니, 천천히 설치 하시면 됩니다!
명령어를 다 입력하여 설치가 완료되고 나면, cuDNN을 설치하도록 하겠습니다!
6. cuDNN 설치 페이지(https://developer.nvidia.com/login#a-collapse714-92)로 이동하여, nVIDIA 계정 로그인을 한 뒤에 아래 이미지와 같이 클릭하여 Local Installer for Linux x86_64(Tar)를 다운로드 해주세요.
7. 아래 이미지와 같이, 다운로드 받은 파일을 Ubuntu의 home 폴더 밑의 사용자계정폴더(저의 경우에는 “ttspython” 입니다.)에 파일을 드래그해서 넣어주세요.
8. wsl 에서 아래 이미지와 같이 사용자계정명 폴더로 이동해주세요. 이동이 완료되면 아래 명령어를 입력해주세요.
cd /home/ttspython //ttspython 폴더로 이동
tar xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz
9. 이후 아래 명령어를 입력해주세요.
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.7/include
sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.7/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.7/lib64/libcudnn*
10. 실행이 완료되면, 이제는 환경변수를 등록 할 것입니다.
환경변수를 등록하는 이유는 프로그램이나 스크립트가 시스템 전반에서 쉽게 접근하게 하기 위해서 등록을 합니다. 즉, 시스템의 어느 위치에서나 명령어만으로 특정 프로그램 또는 스크립트를 실행할 수 있게 만들기 위해서 입니다.
wsl에 아래 명령어를 입력해주세요. 그럼 아래 이미지와 같은 화면이 켜질 것입니다.
vi ~/.bashrc
아래로 쭉~~~~~ 내려서 최하단에 다음과 같이 작성해줍니다.
<vi 에디터 수정 참고>
i를 누르면 입력 모드로 바뀌게 됩니다.
아래의 export로 시작하는 2줄을 적고, esc를 누른 뒤, :wq 를 입력 후 엔터를 누르면 저장이 됩니다.
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.7/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.7/lib64
11. 리눅스에 등록하기 위해, 아래의 명령어를 입력해주세요.
source ~/.bashrc
12. 등록을 완료하고 나면, 아래의 명령어를 입력하여 설치가 잘 됬는지 확인해봅시다!
밑의 사진과 같이 나오게 되면 설치가 잘 된거에요
nvcc --version
3-2. Cuda에 맞는 Pytorch 설치
1. 아래 명령어를 통해 wsl에서 아나콘다 가상환경을 실행시켜 주세요.
conda activate python310 // conda activate <만들었던 가상환경 이름>
2. 저희는 CUDA 11.7 버전에 맞는 Pytorch 2.0.1 버전을 설치할 예정이니, 아래와 같은 명령어를 입력해주세요.
conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
3. 설치가 다 되면 가상환경에서 파이썬을 실행하여, 아래와 같이 입력해보시면 잘 설치가 되었는지 확인이 가능합니다.
아나콘다 가상환경이 실행되어 있는 상태에서, python 이라고 입력하면 파이썬이 실행이 됩니다.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>>
여기서 True가 나온다면 문제없이 설치된 것입니다!
Chapter 3를 통해서 이제 딥러닝 학습을 위한 사전 준비 작업이 다 끝났습니다! 함께 여기까지 하시느라 고생 많으셨어요~
이제 Chapter 4를 통하여 Bert-VITS2 학습을 해보도록 하겠습니다! 아마도 조금 길어질 수 있을텐데, 조금만 더 같이 해봐요!
<관련 글 링크>
Chapter 1-3. C드라이브 용량이 부족한 사람을 위한 우분투 D 드라이브로 옮기기
