azure에 새로 가입했고 그대로 따라가고 있었는데 저는 $200가 있다는 문구가 따로 안뜨는데 어디서 확인할 수 있나요?예산 탭에 들어가도 예산이 없다고 나오네요

안녕하세요 다니엘 선생님, 좋은 설명해주셔서 수업을 즐겁게 다 들을 수 있었습니다. 수업을 마치며, 한가지 궁금한 점이 있어 질문 드립니다. 도커를 배우기 전 윈도우 운영체제에서 CUDA와 tensorflow를 설치하는 데 고생했던 기억이 있습니다. 자신의 GPU에 맞는 그래픽 드라이버와 이에 호환되는 CUDA버전, cudnn 버전을 맞춰야 하는게 그 이유였는데, 도커에서 이미지로 빌드한 컨테이너 안에서 돌린 keras예제는 잘 실행되었습니다. pytorch도 마찬가지였습니다. 어떻게 따로 버전을 맞추지 않아도 자연스럽게 환경이 맞춰진건가요? VM에서 사용된 Tesla T4 gpu가 특이한건가요? 전공자가 아니라 질문이 황당하게 느껴지실 수도 있겠지만, 정말 궁금해서 여쭤봅니다!

안녕하세요 선생님, 수업 재밌게 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라 Module 8 - R을 위한 도커 강의 중 컨테이너와 RStudio를 연결해 실행하는 과정에서 계속 권한 관련 오류가 나타나 해결방법을 여쭙고 싶습니다.docker run 커맨드를 입력할때 sudo를 같이 써보기도 하였으나 계속 permission 문제가 발생해 가상머신의 경로에 진입이 안되고 계속 튕겨서... 실수하거나 놓친 부분이 있는지 알고싶습니다.  

vscode에 select kernel을 누르면 아무 kernel도 뜨지 않습니다. 강의에는 Python Environments... 이 뜹니다.

kaggle gpu images 설치시 Error가 발생합니다. docker login -u username으로 login 후에도 동일하게 안됩니다.Error response from daemon: pull access denied for kaggle-gpu-images, repository does not exist or may require 'docker login': denied: requested access to the resource is denied

처음에 강의를 따라서 접속했을때는 되었는데 껐다 킨 후 다음날 접속시 접속이 안됩니다. 제 pc m3 맥북프로 입니다.azure 가상 머신을 restart 하면 처음에는 접속이 되는데 바로 다시 끊어집니다. ssh로는 접속이 됩니다. 

선생님 안녕하세요좋은 강의 감사드립니다. 모듈12의 4번째 강의, hightlight ~ 에서 10:42 부분부터 질문이 있습니다. 선생님과 똑같이 docker run -d -p 8787:8787 -v "/home/dataengineer/rproject:/home/rstudio" --name kaggle-rstudio-container gcr.io/kaggle-gpu-images/rstats:v58명령어를 쳤는데, 컨테이너가 만들어졌다가 바로 사라집니다. 이건 왜 그런거죠?docker ps -a 로 컨테이너 상태를 확인해보면 , 포트가 안열려 있습니다. 전 분명히 8787 로 열여서 연결했는데 말이죠 ㅠ 혹시 왜 포트 8787이 안열리는지 설명이 가능하실까요 저는 선생님이 11:30 에서 사용한 방식으로 rstudio 에 접속하는 것이 아니라, 웹브라우저에 ip주소:8787 을 입력해서 들어가려고 하거든요. 만약에 2번 문제가 해결되고, azure 네트워크 설정 들어가서 인바운드 규칙에 8787 포트를 추가해준다면, 정상적으로 rstudio가 열려야 하는게 맞죠?

선생님 안녕하세요좋은 강의 감사합니다. 섹션 7의 세번째 강의, python의 위한 도커 의 13:25 에서바로 torch를 pip으로 설치하지 않고도 바로 import torch를 할 수 있는 이유는azure vm을 만들때 선택한 size인 nc4as_t4_v3 4 vcpus 에 기본적으로 torch가 깔려있기 때문인가요 (즉, 만약 gpu를 사용하지 않는 다른 환경을 고르면, torch가 안깔려 있어서 pip 으로 깔아야 하는 것인가요) cpu만 사용하는 size인 Standard D2s v3 (2 vcpus, 8 GiB memory) 로 가상환경을 만들었는데, 여기서는 ipynb 파일에 !pip install torch를 해도, import torch를 하면 torch가 없다고 나오는데, 혹시 이 이유를 아실까요..ㅠ

선생님 안녕하세요좋은 강의 감사합니다. 섹션 7에서 dev container 를 사용하는 부분을 보고 있는데, 계속 에러가 납니다. 일단 화면 왼쪽 아래를 클릭하고 add dev container configuration file 클릭하고, 나머지 부분을 말씀하신 것 처럼 해도 오른쪽 아래 reopen in container 팝업이 뜨질 않고요 다시 왼쪽 아래를 클릭하고 중간 위에 뜨는 옵션 중 reopen in container를 클릭하면, 돌아가다가 아래와 같은 에러가 뜹니다. 혹시 뭐가 문제인지 확인이 가능하실까요

섹션 6의 강의들이 서로 음량이 다르게 녹화된 것 같습니다. 혹시 확인이 가능하실까요?

일방적인 수업이 아닌 양방향의 수업을 지향합니다. 게시판에서 질문을 적극적으로 활용하세요. (이해가 되실 때까지 지속적으로 질문을 던지시는 것이 중요합니다. 업무일 기준 2~3일 내에 답변을 드릴 수 있도록 최선을 다하겠습니다.)다만, 질문이 이해될 수 있도록 (상식 수준에서), 다듬어 주세요.게시판 공개가 어려운 경우에 메일로 연락주시길 요청 드립니다. (daniel@datatrain.education)수업을 빠르게 한 번 쭉 들으신 후에, 한 번 더 학습하실 것을 권장드립니다.  안녕하세요 강사님 수업을 듣다가 궁금한 점이 있어 질문 드립니다. 수업을 들으면서 devcontainer.json를 생성하고 rebuild container를 하면  1. devcontainer.json의 "build" 정보를 이용하여 docker build 를 진행docker run ~그 외 추가적인 과정한다고 이해했습니다. 그리고 Dockerfile을 image로 만들 때, build를 하는 것으로 알고있습니다. 실습에서 Dockerfile과 json 파일에서 "build" 부분을 수정하지 않고, "runArgs", "customization" 을 추가했는데 build를 다시 해야하는 점이 이해가 가지 않습니다...ㅠㅠ devcontainer.json의 수정 사항을 적용하거나 실행하기 위해서는 build과정이 필요해서 그런 것 일까요??그리고 devcontainer.json을 수정하고 rebuild하면 container가 재생성이 되는 것인가요?? 또한 처음에 devcontainer.json 파일을 생성하고 New Dev Container 가 아닌 Rebuild container를 하는 이유도 궁급합니다. 감사합니다.   

안녕하세요 비전공자라 운영체제의 대한 지식이 없어서 맞는 질문인지 모르겠습니다제가 이해한건 개인피시 운영체제 커널을 이용하여 도커 리눅스 운영체제 커널을 만들고 거기서 각각의 독립적인 환경을 만들어 이식한다라고 이해했습니다 컨테이너 만들 때 사용한 커널의 리눅스 버전과 이식할려는 서버의 리눅스 버전이 달라도 상관 없다는게 왜 그런건지 잘 모르겠습니다 인터페이스 방식이 아닌 커맨드방식?이라서 그런건가요감사합니다

안녕하세요 Daniel 선생님왜 갑자기 remote tunnel 접속의 오류가 발생하는 걸까요!?지난 주까지 강의 Module 7 과정을 잘 완료 했습니다.그리고 오늘 Module 8을 학습을 위해서 아래 처럼, SSH 로그인 하고 이미 설정된 순서대로 remote tunnel방식으로 connection을 여러번 시도하지만 안 됩니다.다음과 같이 애러 메시지가 나옵니다.'Failed to connect to the remote extension host server (Error: WebSocket close with status code 1006)'vs ext - Remote Tunnels version 입니다.의견을 부탁 드립니다. 감사합니다.몇일 동안 shut-down을 걸어 뒀다가 오늘 다시 서버를 가동했는데요. 누락한 절차가 있을까요?직접 remote desktop으로 서버로 접속하는데는 문제가 없었습니다.  

안녕하세요, 다니엘 선생님 강의 재미있게 따라가고 있습니다.Remote Tunnel 방식으로 로컬 환경과 가상 머신의 연결하는 설정 과정에서 sign in with github를 해주는 이유는 무엇인가요?SSH를 연결 후에, Remote Tunnel 연결하는 하는 것으로 이해 했는데요. Github 인증하는 부분이 조금 이해가 안 됩니다. 

안녕하세요, 다니엘 선생님VM에서 /home/{user}/Kaggle-python-gpu-env 폴더를 생성하고 그 하위에 도커파일을 만들고 dev containers 확장기능을 이용해서 리빌드하면 도커 빌드 및 컨테이너가 배포되어 자동으로 진행되어 파이선 개발 환경 (A)가 만들어 진 것으로 이해했습니다. 개념이 맞을까요?그렇다면, 또 다른 신규 폴더를 생성하고 위의 과정을 동일하게 반복한다면 또 다른 개발환경(B)가 만들어지는 건가요? 이런 식으로 여러 개의 컨테이너가 배포가 되어 개발 환경을 만들 있는 건가요?

안녕하세요. 도커에 최근 관심을 가지고 거의 처음 접하는 수강생입니다. 방금 도커에 대한 오해와 정정 강의를 들었는데 강사님께서 들의셨던 강의의 강사님께서는 왜 os시스템이 없다고 하신 걸 까요? 그 강사님이 잘모르시는 부분이신걸까요? 그리고 왜 도커 홈페이지에서도 유저 스페이스를 빼고 이미지를 첨부/설명 하고 있을까요? 그냥 저희가 없다고 생각해야 이해하기 쉬워서 그런 것일까요? 아님 다른 이유가 있는건가요?   

제가 강의를 따라서 실행하고 있는데, 가상 환경의 dev container에서 GPU가 잡히지 않네요. tunnel로 접속해서 nvidia-smi를 실행하면 GPU가 나오는데, dev container로 들어가면 nvidia-smi 자체가 실행되지 않습니다. 그리고 설정 파일에는 "--gpus-all" 혹은 ["--gpus", "all"]을 추가 했습니다. 이 부분을 좀 더 설명해 주실 수 있으실까요?

안녕하세요. 강의를 따라 애져에 계정을 만들고 GPU 가상 머신을 만들려고 했습니다. 그런데 Quota가 모자르다고 나오면서 진행이 안되고 있습니다. 강의를 보면 Quota를 늘리는 것에 대한 내용이 간단하게 나오는데요, 이부분에 대해 좀 더 설명해 주실 수 있으신가요? 참고로 저는 East US 2 Region을 사용하고 있고 현재 3개의 vCPU를 사용할 수 있다고 나옵니다.