Linux TAR SH

Driverless AI 소프트웨어는 순수 사용자 모드 환경에서 자동압축해제 TAR SH 아카이브로 사용할 수 있습니다. 이 방식의 설치는 설치하거나 실행하는 데 권한이 있는 사용자를 필요로 하지 않습니다.

이 아티팩트는 RPM 및 DEB 패키지(결합)와 동일한 호환성 매트릭스를 가지며, 약간은 다르게 패키징됩니다. 지원되는 환경의 전체 목록은 해당 섹션을 참조하십시오.

설치 단계에서는 귀하에게 Driverless AI의 라이선스 키가 있다고 가정합니다. Driverless AI의 라이선스 키 획득 방법에 대한 정보는 https://www.h2o.ai/products/h2o-driverless-ai/에서 확인하십시오. 획득한 후에는 최초 로그인 시 라이선스 키를 Driverless AI UI에 붙여넣으라는 메시지가 나타납니다.

요구 사항

  • RedHat 7 또는 Ubuntu 16.04

  • NVIDIA 드라이버 440.82 이상(GPU만 해당)

  • Driverless AI TAR SH는 https://www.h2o.ai/download/에서 이용 가능합니다.

Note: CUDA 10(GPU 용), cuDNN(GPU에서 TensorFlow를 지원하기 위해 필요함) 및 OpenCL(x86 아키텍처 기반 컴퓨터의 LightGBM GPU 모드에 필요함)이 Driverless AI 패키지에 포함되어 있습니다.

Driverless AI 설치하기

Driverless AI RPM을 설치하려면 다음 명령을 실행하십시오.

# Install Driverless AI.
chmod 755 dai-1.9.2.1-linux-x86_64.sh
./dai-1.9.2.1-linux-x86_64.sh

이제 압축을 푼 디렉터리로 cd하고, config.toml 을 원하는 대로 변경할 수 있습니다.

Driverless AI 시작하기

# Start Driverless AI.
./run-dai.sh

NVIDIA 퍼시스턴스 모드 시작하기

NVIDIA GPU를 가지고 있는 경우, 다음 NVIDIA 명령을 실행해야 합니다. 해당 명령을 재부팅할 때마다 실행해야 합니다. 자세한 내용은 http://docs.nvidia.com/deploy/driver-persistence/index.html에서 확인하십시오.

sudo nvidia-smi -pm 1

OpenCL 설치

GPU에서 LightGBM을 실행하려면 OpenCL이 필요합니다. yum 및 x86을 사용하는 Centos7/RH7 기반 시스템에 대해 다음을 실행하십시오.

yum -y clean all
yum -y makecache
yum -y update
wget http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/Packages/c/clinfo-2.1.17.02.09-1.el7.x86_64.rpm
wget http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/Packages/o/ocl-icd-2.2.12-1.el7.x86_64.rpm
rpm -if clinfo-2.1.17.02.09-1.el7.x86_64.rpm
rpm -if ocl-icd-2.2.12-1.el7.x86_64.rpm
clinfo

mkdir -p /etc/OpenCL/vendors && \
    echo "libnvidia-opencl.so.1" > /etc/OpenCL/vendors/nvidia.icd

Driverless AI 로그 파일 보기

less log/dai.log
less log/h2o.log
less log/procsy.log
less log/vis-server.log

Driverless AI 중지하기

# Stop Driverless AI.
./kill-dai.sh

Driverless AI 삭제하기

Driverless AI를 삭제하려면 압축 풀기 과정에서 생성된 디렉터리를 제거하면 됩니다. 기본적으로 Driverless AI의 모든 파일은 해당 디렉터리에 저장됩니다.

Driverless AI 업그레이드하기

WARNINGS:

  • 이 릴리스에는 1.7.0 이하의 실험 및 MLI 모델이 더 이상 사용되지 않습니다.

  • 실험, MLI 및 MOJO는 Driverless AI tmp 디렉터리에 있고 Driverless AI가 업그레이드될 때는 자동으로 업그레이드되지 않습니다. 업그레이드하기 전에 다음 단계를 따르는 것을 권장합니다.

    • 업그레이드하기 전에 MLI 모델을 빌드하십시오.

    • 업그레이드하기 전에 MOJO 파이프라인을 빌드하십시오.

    • 업그레이드하기 전에 Driverless AI를 중지하고 Driverless AI tmp 디렉터리를 백업하십시오.

Driverless AI의 업그레이드 전에 모델에 MLI를 빌드하지 않은 경우, 업그레이드 후 해당 모델에서 MLI를 확인할 수 없습니다. 업그레이드 전에 향후 릴리스에서 지속적으로 해석하고자 하는 모형에 MLI 작업을 실행하십시오. 해당 MLI 작업이 현재 버전의 해석 모형 목록에 나타나면, 이는 업그레이드 후에도 유지됩니다.

Driverless AI의 업그레이드 전에 모델에 MOJO 파이프라인을 빌드하지 않은 경우, 업그레이드 후에는 해당 모델에 MOJO 파이프라인을 빌드하지 못합니다. 업그레이드 전에 필요한 모든 모델에서 MOJO 파이프라인을 빌드한 후, Driverless AI tmp 디렉터리를 백업하십시오.

업그레이드 프로세스는 /etc/dai/User.conf 및 /etc/dai/Group.conf에서 서비스 사용자 및 그룹을 이어받습니다. 업그레이드 중에는 DAI_USER 또는 DAI_GROUP 환경 변수를 수동으로 지정할 필요가 없습니다.

요구 사항

1.7.0 버전부터는 CUDA 9가 지원되지 않습니다. 호스트 환경에 NVIDIA 드라이버 >= 440.82와 함께 CUDA 10.0 버전 이상이 설치되어 있어야 합니다(GPU만 해당). Driverless AI에 자체 CUDA 라이브러리는 제공되지만, 드라이버가 호스트 환경에 있어야 합니다. 최신 NVIDIA Tesla V/P/K 시리즈 드라이버를 다운로드하려면, https://www.nvidia.com/Download/index.aspx를 방문하십시오.

업그레이드 단계

  1. 이전 버전의 Driverless AI를 중지하십시오.

  2. 새로운 버전의 Driverless AI에 대한 자동압축해제 아카이브를 실행하십시오.

  3. config.toml 파일에 대해 기존에 생성되었던 변경 사항을 새롭게 압축해제된 디렉터리로 이식합니다.

  4. 이전 Driverless AI 설치의 tmp 디렉터리(모든 Driverless AI 작동 상태 포함)를 새롭게 압축해제된 디렉터리로 복사합니다.

  5. 새롭게 압축해제된 Driverless AI 버전을 시작합니다.