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uoo723 · Nov 4, 2019 · a5c1b89 · a5c1b89
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 ## 설치
 
-1. `apt` 패키지 인덱스 업데이트
+### 1. `apt` 패키지 인덱스 업데이트
 
-    ```sh
-    $ sudo apt update
-    ```
+```sh
+$ sudo apt-get update
+```
 
-2. HTTPS를 통해 `apt`가 외부 repository를 사용할 수 있게 하기 위해 필요한 패키지 설치
+### 2. HTTPS를 통해 `apt`가 외부 repository를 사용할 수 있게 하기 위해 필요한 패키지 설치
 
-    ```sh
-    $ sudo apt install \
-        apt-transport-https \
-        ca-certificates \
-        curl \
-        gnupg-agent \
-        software-properties-common
-    ```
+```sh
+$ sudo apt-get install \
+    apt-transport-https \
+    ca-certificates \
+    curl \
+    gnupg-agent \
+    software-properties-common
+```
 
-3. Docker official GPG key 추가
+### 3. Docker official GPG key 추가
 
-    ```sh
-    curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
-    ```
+```sh
+curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
+```
 
-4. stable 버전 repository 추가
+### 4. stable 버전 repository 추가
 
-    ```sh
-    $ sudo add-apt-repository \
-    "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
-    $(lsb_release -cs) \
-    stable"
-    ```
+```sh
+$ sudo add-apt-repository \
+"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
+$(lsb_release -cs) \
+stable"
+```
 
-5. `apt` 패키지 인덱스 업데이트
+### 5. `apt` 패키지 인덱스 업데이트
 
-    ```sh
-    $ sudo apt update
-    ```
+```sh
+$ sudo apt-get update
+```
 
-6. 최선 버전 Docker 설치
+### 6. 최선 버전 Docker 설치
 
-    ```sh
-    $ sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
-    ```
+```sh
+$ sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
+```
+
+### 7. docker 그룹 추가 (Optional)  
 
-7. docker 그룹 추가 (Optional)  
 docker command는 root 권한을 요구하므로 매번 docker command를 입력하려면 sudo 명령으로
 실행해야 함. 이를 완화하기 위해 docker command를 사용하는 user를 docker 그룹에 포함시켜 sudo
 명령을 생략할 수 있게 함. (이후 설명할 docker command는 sudo 명령어를 생략함.)
 
-    ```sh
-    $ sudo usermod -aG docker [your-user]
-    ```
+```sh
+$ sudo usermod -aG docker [your-user]
+```
+
+실행 후 logout한 다음 (shell에서 exit) 다시 로그인 하여 확인  
+tmux와 같은 terminal multiplexer를 사용한다면 모든 session을 종료해야 함.
+
+```sh
+$ id # uid 및 gid 확인
+$ docker run --rm hello-world # test run 정상적으로 실행되는지 확인
+```
 
-    실행 후 logout한 다음 (shell에서 exit) 다시 로그인 하여 확인  
-    tmux와 같은 terminal multiplexer를 사용한다면 모든 session을 종료해야 함.
+![Image0](./images/image0.png)
 
-    ```sh
-    $ id # uid 및 gid 확인
-    $ docker run hello-world # test run 정상적으로 실행되는지 확인
-    ```
+### 8. docker-compose 설치하기  
 
-8. docker-compose 설치하기  
 `docker-compose`는 [multi-container](#Container) Docker application을 정의하고
 실행하는 툴인데 단일 [container](#Container)를 실행하고 관리하기에도 매우 유용하다.
 사용법은 [docker-compose](#docker-compose) section에서 다루도록 한다. 
 
-    ```sh
-    $ sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.1/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose # docker-compose 다운로드
-    $ sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose # 실행권한 부여
-    $ docker-compose --version # 버전 확인
-    ```
+```sh
+$ sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.1/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose # docker-compose 다운로드
+$ sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose # 실행권한 부여
+$ docker-compose --version # 버전 확인
+```
+
+### 9. [NVIDIA Container Toolkit](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker) 설치  
+GPU 자원을 Docker [Container](#Container)에서 사용하기 위해서는 NVIDIA Container
+Toolkit을 설치하여야 한다.
+
+#### Prerequisite
+
+- Ubuntu 16.04/18.04, Debian Jessie/Stretch/Buster
+- Docker >= 19.03
+- [NVIDIA Driver](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Frequently-Asked-Questions#how-do-i-install-the-nvidia-driver)
+
+```sh
+$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
+$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
+$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
+$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
+$ sudo systemctl restart docker
+```
+
+#### Test
+
+```sh
+$ docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
+```
+
+![Image1](./images/image1.png)
+
+### 10. GPU-Accelerated Tensorflow 및 Jupyter Notebook을 Container에서 실행해보기
+
+#### 실행
+
+```sh
+$ docker run \
+    -it \ # container와 상호작용하기 위한 옵션 (키보드 입력)
+    --rm \ # container 프로세스가 exit하면 자동으로 container을 삭제
+    -p 8888:8888 \ # host와 container의 포트 mapping
+    -u $(id -u):$(id -g) \ # host의 유저 id와 그룹 id로 container 실행
+    --gpus all \ # 모든 gpu 리소스 사용
+    tensorflow/tensorflow:2.0.0-gpu-py3-jupyter # 사용할 docker image
+```
+
+![Image2](./images/image2.png)
+
+#### 접속하기
+
+http://[server ip]:8888/?token=[token]
+
+![Image3](./images/image3.png)
+
+#### 테스트
+
+<p align="center">
+    <img src="./images/image4.gif" />
+</p>
 
 ## Docker 용어 설명
 
 ### Image
 
-이미지는 이것이다.
+TODO
 
 ### Container
 
-컨테이너는 커
+TODO
 
 ## Docker 기본 명령
 
+TODO
+
 ## docker-compose
+
+TODO
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