2.3 KT Cloud Deep Learning Server 이용방법

2.3.1 서버 생성 

KT Cloud Deep Learning Server는 일반 Server와 사용 방법이 모두 동일합니다. 다만, Deep Learning Server는 현재 서울 M2존에서만 생성이 가능합니다.
※ 만약 kt Cloud를 처음 사용하는 사용자는 청약 절차(결제 정보 입력)를 거쳐야 합니다. 결제 정보는 최초 상품 신청 한 번만 입력하면, 향후 신청하는 모든 상품의 요금이 입력한 결제 정보로 청구됩니다.

(1) 메인 홈페이지 우측 상단에 위치한 “클라우드 콘솔 버튼” 클릭


(2) 상품 위치 : 상품 > AI > Deep Learning Server


(3) KT Cloud server > 클라우드 서버리스트 > “서버 생성” 클릭


(4) (필수 입력사항 기준) 서버명 입력 및 중복확인 -> 그룹명 선택 -> 위치 선택 -> 운영 체제 선택 -> 생성 요청 서버 수 결정 -> 서버 사양 선택 -> “신청하기” 버튼 클릭 순으로 서버 신청 진행


(5) (필수사항) ‘서버명’ 입력 및 중복 확인


(6) (필수사항) ‘위치’(서버가 생성될 Zone) KOR-Seoul M2존 선택


(7) (필수사항) ‘운영체제’ 선택(상품 종류 – Deep Learning)하고,  사용하기를 원하는 이미지를 선택합니다.
      Deep Learning을 사용하기 위해 제공하는 이미지는 CPU와 GPU 2가지 버전입니다.
      ※ GPU는 계정 당 5개만 신청 가능하며, 신청 가능한 GPU가 없을 경우는 CPU 버전만 보여집니다.
         관련해서 문의사항은 고객센터로 연락 주시면 해결해 드립니다.(080-2280-005)


(8) 선택된 이미지에 따라 사용할 수 있는 서버의 사양이 다르게 표시됩니다.


※ 위의 예시는 GPU VM 이미지를 선택하였을 때 보여지는 화면입니다. 

(9) 하단의 요금 정보를 확인하시고 "신청하기" 버튼을 누르면 서버가 신청됩니다.

2.3.2 서버 생성 확인 

KT Cloud Deep Learning Server는 Server 생성 즉시 별도의 환경 구축이 필요 없이 바로 사용이 가능하도록,
개발/분석 환경이 미리 설치/검증된 환경을 제공합니다.

(1) 생성된 서버는 KT Cloud server > 클라우드 서버리스트에서 확인할 수 있습니다.
 

ㅁ 적용 내용 

ㅇ 자동화 설치된 VM 환경(GPU 기준)

- GPU 관련 기본 환경: KT Cloud GPU Server의 환경과 동일합니다.
  다만, CUDA 패키지 및 라이브러리는 Deep Learning Server에서 최신 버전(9.0)으로 제공합니다. 
  (KT Cloud GPU Server 이용 가이드 참조하시면 되겠습니다.)

- 개발/분석 환경 스펙 

구  분 버전 정보
GPU CUDA 9.0
Python 2.7.12 / 3.6.6 
Anaconda(Python/R Data Science 패키지 관리 도구) 4.5.11
Tensorflow/Tensorboard(Deep Learning Framework 및 시각화 도구) 1.9.0
R/Rstudio Server(R 통계 엔진 및 주요 패키지, 웹 UI 기반 IDE) 3.2.3 / 1.1.456
Jupyter notebook(웹 UI 기반 개발 지원 도구) 4.4.0
ㅁ KT Cloud Deep Learning Server의 이용

Deep Learning Server를 설치하고 사용하려면 포트포워딩 과정을 거쳐야 합니다. Deep Learning Server는 3가지의 부가 서비스를 제공합니다.
RStudio, Jupyter Notebook, Tensorboard 이 3가지 서비스를 이용하려면 포트포워딩으로 구분하여 사용할 수 있습니다.

ㅇ VM 접속/접근 방법
   - 일반적인 KT Cloud Server의 방식과 동일합니다. 포트포워딩 과정을 거쳐서, 초기 패스워드를 통해 접속하시면 됩니다. 
     (KT Cloud Server 매뉴얼의 'Server 이용 방법' 파트를 참조하시기 바랍니다.)

ㅇ 개발/분석 지원 도구를 위한 환경 설정 
    - KT Cloud Deep Learning Server는 개발/분석 지원 도구가 미리 설치된 Web기반의 IDE에서 제공해드립니다.
    - 위에서 설명드린대로 3가지의 부가서비스('RStudio Server, Tensorboard, Jupyter Notebook')에 대해서 아래와 같이 포트가 기본 설정되어 있습니다.
      사용자가 원하는대로 포트포워딩을 설정하여 사용합니다. 

서비스명 포트
RStudio 8787
Jupyter Notebook 8888
Tensorboard 6006

※ Deep Learning Server는 기본적으로 Web기반의 IDE입니다. IP와 ID/PW를 통해 접속할 수 있습니다. PW 변경기능을 제공드리고 있으나, 기업의 경우 보다 안전한 사용을 위해서 방화벽 설정을 통해 허용된 IP만 접속하여 사용할 수 있도록 권장드립니다.
   (방화벽 설정: KT Cloud server > Server 네트워킹 > 하단의 방화벽 메뉴에서 설정할 수 있습니다.)