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아코디언과 웹 IDE (vscode)를 사용하여 쉽게 AI 프로그램 개발하기

최근 AI(딥러닝) 프로그램 개발이 활발히 이루어지고 있습니다. 이번에는 최신 트렌드에 맞춰 AI 개발을 위해 많이 사용되고 있는 Tensorflow와 VSCode IDE를 아코디언에서 활용하는 방법을 살펴보도록 하겠습니다.

AI 개발을 위해서는 개발환경 구성과 IDE Tool 환경 사용 구성이 필요합니다.

첫째, 개발환경 구성은 AI 프로그래밍을 위한 다양한 패키지 설치가 필요합니다.

또한 GPU 를 사용하기 위해서는 nvidia driver등을 설치하는데 이런 과정을 손쉽게 하기 위해 보통 Docker Container 를 사용합니다.
이 때 Docker Container를 사용하기 위해 고려되어야 하는 사항은 소스 및 결과물을 저장할 볼륨 설정입니다.

  • 참고) tensorflow 설치 방법 : https://www.tensorflow.org/install/docker?hl=ko

둘째, 개발 IDE Tool은 VSCode를 사용할 수 있으나 이번 글에서는 PC에서 실행되는 VSCode가 아닌 웹에서 사용할 수 있도록 한 오픈소스인 code-server를 이용하여 실습해 보겠습니다.


웹 버전의 IDE Tool을 사용하게 되면 동일한 환경을 어디서나 빠르게 실습해 볼수 있고, 서버에 존재하는 GPU를 별도 설정없이 바로 테스트 할 수 있는 등의 장점이 있습니다.

-vscode: https://github.com/microsoft/vscode

– code-server : https://github.com/cdr/code-server)

우선, 아코디언에서 Code-Server를 배포해 보겠습니다.


이 Code-Server에는 tensorflow개발에 필요한 라이브러리와 GPU 사용을 하기 위한 driver, numpy, scikit-learn, pandas, matplotlib등이 모두 포함된 컨테이너 이미지 입니다.

1) 사용자는 앱 배포 버튼을 클릭하여 code-server를 선택합니다.

2) 앱 이름과 GPU를 사용하고자 하는 경우 GPU core수를 선택합니다.

3) 배포 버튼을 클릭하여 앱을 실행합니다.

4) 비밀번호는 앱 생성 시 설정한 임시 패스워드를 입력합니다.

5) 로그인 후 vscode화면을 보실 수 있습니다.

6) 간단한 예제를 실행해 보도록 하겠습니다.

7) 실행 후 GPU 모니터링을 확인하면 최초 할당된 1GPU만 사용하고 있는 것을 확인해 볼 수 있습니다.

사용자가 개발한 소스 파일과 실행 결과들은 아코디언에서 앱을 배포 시 자동으로 볼륨이 구성되어 저장되도록 됩니다. 이제 사용자는 언제 어디서나 개발을 할 수 있고, 서버에 있는 GPU 자원을 활용하여 빠르게 개발을 진행할 수 있습니다.

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