[Intro]
최근에 컴퓨팅 환경에 대한 생각이 바뀌면서 Surface Go를 구입하게 되었다. 학교에서 제공하는 무제한 Google Drive나 OneDrive으로의 환경통합/데스크탑으로의 원격엑세스/IaSS 환경사용 등이 그 영향을 주었고,
이로써 가지고 있는 장비는
- Surface Go
- HP Spectre
- MacBook Air 13’
- Desktop
이 되었다. 현재 주력으로 사용하고 있는 모델은 단연 Surface Go.
회사에서 제공하는 X1 Carbon, HP EliteBook 까지 포함하면…
물론 로컬 환경에서의 컴퓨팅은 제약이 많지만, 서피스펜을 활용한 메모용/터미널 머신으로 사용하기에는 전혀 무리가 없다.
머신러닝/딥러닝 용도로써 AWS를 선택한 이유는 단지 단기간의 프리티어 사용이며(아직 학습용이다.),
추후에는 거주지의 데스크탑을 활용할 예정이다.
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[Environment]
EC2의 AMI는 다음을 선택했다. - Deep Learning Base AMI (Ubuntu) Version 18.1 - Guide
스토리지 종류를 바꾸면 프리티어 사용이 가능하다. (물론 t2-micro를 선택한다.)
사실 위에 언급한 AMI를 사용하면 많은 추가 설정 필요없이 사용이 가능하며, 아마존 공식 문서를 참고하면 쉽게 설정이 가능하다.
참고한 문서는 추후 업데이트 예정
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[Now]
그리하여 현재는 다음 쉘스크립트를 실행하여 localhost:8889로 주피터 노트북을 실행하여 쓰고있다. 언제 어디서나 어떤PC를 가지고도 사용환경 그대로 개발할 수 있다는 장점!
Windows Git Bash (Local)
ssh -i "DL_AMI.pem" -N -f -L 8889:localhost:8888 {ec2-account}@{ec2-address}
EC2 Shell (Remote)
jupyter notebook --certfile=~/ssl/mycert.pem --keyfile ~/ssl/mykey.key &