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답변해주셔서 감사합니다. 일단은 GPUs all region으로 1개 요청을 했는데 리젝된 상황이라 gpu 버전은 불가하여 cpu 버전으로 실행해보려고 합니다. 추가로 vm01 cpu 서버를 만들고 이후 진행중에 있는데, vpc 네트워크에서 고정 주소 예약에 일반서버로 연결을 하면되려나요. 일단은 시도해보고 강의 이어나가볼 예정입니다. 빠른 답변 너무나 감사하고, 끝까지 수강해보도록 하겠습니다. 감사합니다!

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일반서버로 주피터노트북까지 잘 작동하네요. 감사합니다~!

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안녕하십니까,

아직까지 Reject을 당하셔서 상심이 많이 크시겠군요.

먼저 GPU를 할당받지 못하셨으면 일반 서버를 생성해 주십시요. 일반 서버를 어느정도 사용하시다 보면 GPU 할당 허용이 될 가능성이 더 높아집니다.  그리고 GPU 할당량은 일단 1개만 해주십시요(그러셨을거라 생각하지만 혹시 몰라서).

일반 머신에 강의 환경을 세팅하는 것은 거의 동일합니다. 단 tensorflow을 gpu 버전용이 아닌 cpu 버전으로 설치를 해야 합니다. '섹션9:실습 환경관련 이슈 사항이 있을 때마다 내용을 공유하는 섹션입니다' 의 수업1:Resource 부족 관련 해결 방안 영상에 해당 내용을 수록했습니다. 

내용을 요약해서만 말씀드리면,

0. 일반 서버 역시 public-key, private-key 설정, ssh 접속, anaconda 설치 등 다 동일합니다.

다른 점은

1. 먼저 git 은 일반 서버에 기본 설치가 되지 않았으니 apt-get 으로 설치해 주십시요.

2. ~/DLCV/data/util 밑에 있는 install_tf113.sh 파일을 여시고

pip install tensorflow-gpu==1.13.1 를  pip install tensorflow==1.13.1 로 변경하고 설치해 주십시요.

일반서버 설정이 완료되면 open-cv 예제를 수행하시기에는 일반 서버로 문제가 없습니다.

일반 서버로 2~3일정도 수업을 진행해주십시요. 가급적이면 하루에 몇시간 정도는 계속 일반 서버를 켜놓으시고요. 2~3일 후에 다시 GPU 할당 요청을 해주십시요.  진행해주시고 GPU 할당이 여전히 안되시면 다시 글 업데이트 부탁드립니다.

감사합니다.