대용량 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 mxnet 라이브러리는, rec 형태로 된 데이터 셋을 분석할 때 필수적인 라이프러리다. 하지만, m1 mac에서 mxnet 라이브러리를 사용하면 에러가 발생하기 때문에 해결책을 정리하려고 한다. 1. mxnet 깃 클론 && cmake 설정 brew install cmake ninja ccahe opencv git clone --recursive https://github.com/apache/incubator-mxnet.git mxnet cd mxnet cp config/drawin.cmake config.cmake 깃 클론 이후, config.cmake 옵션에서 opencv 경로도 확인 후 수정하도록 하자. 2. 빌드 mkdir build && cd build..
도커 이미지를 빌드할 때, 호스트의 영향을 받는다. linux 기반 gpu 머신 / 서버는 대부분 linux amd64 체계를 지원한다. 하지만 mac os apple silicon 에서는 arm 64를 지원하기 때문에, mac os 에서 빌드한 도커 이미지를 linux 체계에서 사용할 수 없는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 cross build 기술을 사용하여, 원하는 구조로 도커 이미지를 빌드한다. docker build --platform linux/amd64 -t [이미지이름]:[이미지태그] [도커파일경로]
파이토치(pytorch)를 주로 사용할 때는 CPU자원을 사용하거나 GPU 장비를 사용합니다. 하지만, Apple Silicon 맥북은 Nvidia-GPU 와는 다른 장비구조를 가지고 있습니다. 그래서 nvidia-gpu 사용하는 것과 동일하게 사용하면 에러가 발생하기 때문에, 파이토치를 apple silicon 맥북에서 사용하는 방법을 알아보려고 합니다. Conda 설치 우선 개발 환경을 셋팅을 위해 conda를 설치해야 합니다. wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh bash Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh Pytorch conda 버전 설치 그 후, conda 환경 + appl..
