- 이번 글에서는 아마존 AWS 서버에 접속하고 가상환경을 통해 코드를 실행하는 방법을 작성해보겠습니다.
1. AWS 서버 실행
- 로그인 후에 우측 상단의 지역정보를 오사카로 변경해줍니다.
- 변경 후, 검색창에 EC2를 검색하여 클릭해 줍니다.
- 그 후 화면 중앙에 보이는 인스턴스를 클릭하여 이동해 줍니다.
- 실행시키길 원하는 서버를 마우스 우클릭하고, 인스턴스 시작을 해줍니다.
- 최종확인을 위해 우측 상단의 새로고침을 클릭하여 인스턴스 상태가 실행중인지 확인합니다.
2. 서버 접속
- 원격으로 서버에 접속하기 위해 PuTTY를 활용하겠습니다.
- 아래의 링크에 접속해 각자의 운영체제에 맞는 PuTTY를 설치해 줍니다.
- https://www.putty.org
- Host Name에 서버 IP를 입력합니다.
- 왼쪽 사이드바에서 Connection > SSH > Auth > Credentials 경로로 들어가 Private key file for authentication에 Browse를 클릭하여 본인의 ppk파일을 업로드 해줍니다.
- 사이드바에서 Session을 클릭해 기존화면으로 돌아온 후 Saved Sessions에 원하는 이름을 입력한 후 우측의 Save를 클릭하여 AWS에 원격접속하기 위한 설정을 저장해 줍니다.
- 그 후 하단의 Open을 클릭하면 아래와 같은 창이 뜨는데 Accept를 클릭해 줍니다.
- 본인의 ID를 입력해 로그인을 진행해 줍니다.
- 성공적으로 로그인되면 아래와 같이 출력됩니다.
3. Conda 가상환경
- AWS서버에서 Conda로 가상환경을 구축해 보겠습니다.
- PuTTY 창에서 아래 코드로 Conda의 버전을 확인 해줍니다.
conda --version
conda env list
- 가상환경을 만들어 줍니다(중간에 Proceed y/n이 뜨면 y를 입력해 줍니다)
conda create -n 가상환경이름 python=3.10.3
- 가상환경 리스트를 확인해 제대로 가상환경이 생성됐는지 확인합니다. 모자이크 처리 된 부분이 본인이 설정한 가상환경이름입니다.
conda env list
conda activate 가상환경이름
- 주요 라이브러리 설치 (중간에 Proceed y/n이 뜨면 y를 입력해 줍니다)
conda install numpy scipy scikit-learn pandas lightGBM
pip install xgboost streamlit chardet
conda install jupyter notebook
jupyter-notebook --ip=0.0.0.0 --no-browser --port=본인포트번호 &
- 본인의 원격 Jupyter notebook 접속 URL을 인터넷창에서 입력해 아래의 사이트로 이동한 뒤 비밀번호를 입력해줍니다.
- 정상적으로 로그인 된다면 아래와 같이 가상환경에서 Jupyter notebook을 실행할 수 있습니다.
