1.머리말
기존 제 블로그에 작성되어 있던 강화학습을 이용한 자동매매 프로그램에 대한 내용의 DQN network 을
deep minder의 논문 내용처럼 이미지를 분석하여 상태값을 구하는 로직과
그 상태로 액션을 구하는 방식으로 변경하는 내용을 순서되로 기술하고자 합니다.
2.H/W의 변경
OS를 기존의 centos에서 ubuntu로 변경했습니다.
저의 경우 기존 하드디스크를 root에 30%를 할당하고
/home에 50%
/var에 20%를 할당하여 사용중이 었습니다.
그래서 이번에 ubuntu 를 깔때 하드디스크를 삭제하지 않고 root와 var그리고 home을 새로 매핑해주고 나머지는 그대로 밀어버렸습니다.
나머지는 ubuntu 설치 프로그램에게 맡겼습니다.
설치가 완료되고 기존 src가 그대로 살아 있는 것을 확인했습니다.
그런데 문제가 있었습니다.
정확하게는 2개의 문제가 있었습니다.
기존 cmos 체제의 bios가 아닌 ufi체제로 설치가 바뀌면서 네트워크이름이 계속 변경되었습니다.
리부팅할때마다 네트워크가 dhcp로 바뀌는 바람에 집에서 원격접속을 할수가 없었습니다.
처음에 enp4s0에서 시작한 이름이 지금은 enp15s0입니다.
빨리 ubuntu 에서 패치가 되었으면 좋겠네요.
원인은 알지만 그냥 두었습니다.
두번째 문제는 네트워크를 static으로 변경하고 고정 아이피를 부여했지만 네임서버를 못 가져오는 문제가 발생했습니다.
/etc/netplan/*.yam을 수정하는 대신 /etc/systemd/reserve.conf을 수정했습니다.
여기서 주의할 사항은
DNS=아이피주소1 아이피주소2
이런식으로 컴마 없이 기입을 해야 작동한 다는 겁니다.
혹 yamel에 익숙하신 분들은 컴마른 사용하시면 안됩니다.
그리고 중요한 한가지는 gpu보드는 브랜드는 상관없지만
gpu성능은 동일한 모델을 선택해야 합니다.
저는 rtx3060oc 모델 총8장을 실장했습니다.
소스에서는 board 아이디를 0부터 7까지 배열 형식으로 기입을 해야 인식이 가능합니다.
ubuntu 로 os를 변경한 이유는
ubuntu 의 경우 LTS버젼을 설치했을때 기준으로 최신 NVIDIA드라이버를 모두 지원하고 있을 뿐 아니라 CUDA,CUNN버젼도 최신 버젼을 apt repository 에서 지원을 해주기 때문에 굉장히 편리합니다.
rhl계열에서 아직 지원이 안되기 때문에 학습중 서버가 멈춰버립니다.
예전에는 디펑트가 발생해도 reboot이 가능했던것 같은데 지금은 안되네요.
이부분은 ubuntu도 마찬가지인듯 하고요.
하지만 cuda최신버젼을 설치하니 그런 현상이 아직까지는 일어나지 않네요.
문제는 기본 드라이브만 깔고 소스를 돌려도 에러가 나지 않지만 조금 지나 보드2번으로 연산이 옮겨 갈때쯤 서버가 죽어버립니다.
물론 아무런 예외도 만들지 않고 그냥 죽어버리네요.
처음 저는 파이토치를 사용해서 개발을 하는 바람에 지금처럼 tensoflow 가 세상을 지배한 이시점에 모든게 힘든 사항입니다.
하지만 tensoflow 도 karas에 너무 의존적으로 변하고 모델도 수정하기 힘든 점은 저는 문제가 있다고 봅니다.
어째든 지금 LLT모델은 karas버젼의 라이브러리밖에 없어서 추가 개발시 tensoflow 로 넘어가야 하나 고민입니다.
차리리 pytorch 가 tensoflow 내에서 karas와 경쟁하는 구조로 가는게 어떨까 하는 바램입니다.
암튼 중요한 점은 rhl은 버려야 한다는 점입니다.
그리고 cuda-toolkit을 설치해야만 정상 동작합니다.
다음 블로그에 그 다음 내용을 기재하겠습니다.
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