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안녕하십니까,

GPU 가 깔려 있는 서버가 있으신가요? 그렇다면 해당 서버를 활용하시면 됩니다. 다만 Windows 서버보다는 Linux 서버를 활용하시는 게 본 실습 예제를 적용하는데 더 좋습니다.

근데 GPU가 있어도 Cuda 설치 및 Tensorflow, Pytorch 등의 기타 환경을 직접 설치 하여야 합니다. 경험이 있으시면 모르겠지만, 그렇지 않다면 설치가 만만하지 않을 겁니다.

감사합니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ucar님.

로컬 환경에서 GPU를 사용하여 mmdetection을 설치하고 학습하고자 하시는군요. 이에 대해 도움이 될 만한 정보를 아래 링크에서 확인해 보실 수 있습니다.

mmdetection을 로컬에 설치하기 - https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/get_started.md

해당 문서는 mmdetection을 설치하고 설정하는 데 필요한 과정을 상세히 안내합니다. 특정한 OS나 CUDA 버전에 맞춰 설치하는 방법도 포함되어 있으니 참고하시기 바랍니다.

유사 질문 모음

1. mmdet error 질문입니다 - https://www.inflearn.com/questions/277034
   
2. 안녕하세요. windows 에서 tensorflow api train학습 질문드립니다 - https://www.inflearn.com/questions/82145
   
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4. 제 연구실 gpu 여러개로 모델을 학습시키고 싶습니다(mask-rcnn) - https://www.inflearn.com/questions/581393
   

풍부한 설명 요약:
- mmdetection Tutorial 설치 가이드를 반드시 참고하세요.
- 로컬 환경에서는 Windows보다 Linux에서의 설치를 권장합니다.
- 로컬 GPU 사용이 어렵다면 Colab 환경을 이용하는 것도 좋은 방법입니다.
- 여러 댓글에서 언급되었듯이, 기본적인 SSH, CUDA 설치 및 환경변수 설정 등을 점검해 보세요.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.