GCP

[Ray] 0. GCP와 Docker를 이용한 Jupyter Notebook 환경 구성

Ray란 아주 단순한 데코레이터만 사용하는 것으로 병렬 처리를 구현해주는 기능입니다. # https://docs.ray.io/en/latest/# # Ray 공식 문서에 있는 Getting Started with Ray Code import ray ray.init() @ray.remote def f(x): return x * x futures = [f.remote(i) for i in range(4)] print(ray.get(futures)) # [0, 1, 4, 9] @ray.remote라는 단순한 데코레이터로 함수 또는 클래스를 감싸는 것만으로 코드를 병렬 처리할 수 있습니다. 일반적인 파이썬 코드뿐 아니라 ML, Crawling 등에서 Ray를 활용하여 병렬 처리를 적용할 수 있고, 코어가 많을수..

[GCP] 구글 클라우드 플랫폼으로 분석 환경 무료로 만들기

Tensorflow을 활용한 딥러닝 분석 환경 구축 2018-09-30에 작성한 글 저와 같은 학생들에게 딥러닝을 공부하면서 가장 큰 문제는 컴퓨팅 능력일 것입니다. 큰 데이터를 활용해서 많은 노드와 여러 개의 레이어를 쌓은 신경망을 노트북의 보잘것없는 CPU로 학습하려고 하면 정말 오래 걸립니다. 그래서 꾸역꾸역 공개된 서버의 Jupyter Notebook을 활용해서 학습하더라도 기본적으로 몇 시간, 넘어서는 몇 일 동안 학습을 진행하는 모습에 가슴이 답답해져서 GCP를 이용하고자 마음 먹었습니다. GCP(Google Cloud Platform)은 구글에서 Compute Engine, Storage, Network 등을 클라우드 환경에서 빌려 사용하고 사용한 만큼 금액을 지불하는 서비스입니다. 하지만 ..