Decs251023

README.md

@@ -1,4 +1,40 @@
-# DECS
-Dongguk Education(Elastic이 되게끔 k8s 도입 예정) Containter Service 입니다..
+## 🗒️ 이미지 버전 요약
+각 이미지 태그는 생성된 날짜(YYMMDD)를 따르며, latest 태그는 항상 최신 버전의 이미지를 가리킵니다.
 
+| 이미지 태그 (Image Tag) | TensorFlow 버전 | CUDA / cuDNN | 베이스 OS (Base OS) | 주요 변경사항 및 설명 |
+| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
+| `dguailab/decs:latest`<br>`dguailab/decs:251002` | **2.18.0** | CUDA 12.5<br>cuDNN 8.9 | Ubuntu 22.04 | **(최신)** TensorFlow 2.18.0 업그레이드, 최신 GPU 환경 지원 |
+| `dguailab/decs:250926` | **2.13.0** | CUDA 11.8<br>cuDNN 8.6 | Ubuntu 20.04 | **(이전 안정 버전)** TensorFlow 2.13.0 기반의 안정화 버전 |
 
+## ⚙️ 사용 방법
+필요한 버전의 이미지를 Docker Hub에서 pull 받아 사용합니다.
+
+### 최신 버전 사용하기
+latest 태그를 사용하여 항상 최신 버전의 이미지를 받을 수 있습니다.
+```
+docker pull dguailab/decs:latest
+```
+
+### 날짜 태그를 직접 명시하여 받기
+```
+docker pull dguailab/decs:251002
+```
+
+### 특정 구버전 사용하기
+이전 버전의 TensorFlow 환경이 필요한 경우, 해당 날짜 태그를 명시하여 이미지를 받습니다.
+```
+docker pull dguailab/decs:250926
+```
+
+
+# ⚒️ 빌드 자동화
+이 Docker 이미지는 GitHub Actions를 통해 자동으로 빌드 및 배포됩니다.
+- 실행 조건: decsYYMMDD 형식의 브랜치가 develop 브랜치로 병합(merge)될 때
+- 자동 생성 태그:
+- 브랜치 이름에서 추출한 날짜 태그 (예: `dguailab/decs:251002`)
+- 최신 버전을 가리키는 latest 태그 (`dguailab/decs:latest`)
+
+
+<br><br><br>
+### 🔗 관리자용 노션 문서 링크
+https://www.notion.so/DECS-280c7692a263802ca40ff68b38f58dd1?source=copy_link

entrypoint.sh

@@ -80,16 +80,33 @@ service ssh restart
 
 # jupyter lab 에서 생성한 ipynb 파일을 저장할 디렉토리 생성 (없는경우만 신규 생성)
 if [ ! -d "/home/$USER_ID/decs_jupyter_lab" ]; then
-    mkdir /home/$USER_ID/decs_jupyter_lab
-    echo "Created /home/$USER_ID/decs_jupyter_lab dir...."
+  mkdir /home/$USER_ID/decs_jupyter_lab
+  echo "Created /home/$USER_ID/decs_jupyter_lab dir...."
+fi
+
+# jupyter lab config 파일이 없으면 생성
+mkdir -p /home/$USER_ID/.jupyter/
+
+if [ ! -f /home/$USER_ID/.jupyter/jupyter_notebook_config.py ]; then
+        echo "jupyter_notebook_config.py not found, generating..."
+        /opt/anaconda3/bin/jupyter notebook --generate-config
+        cp /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py /home/$USER_ID/.jupyter/
+else
+        echo "jupyter_notebook_config.py already exists."
 fi
 
 # jupyter lab 접속 설정
-sed -i "1i c.JupyterApp.config_file_name = 'jupyter_notebook_config.py'\nc.NotebookApp.allow_origin = '*'\nc.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'\nc.NotebookApp.open_browser = False\nc.NotebookApp.allow_remote_access = True\nc.NotebookApp.allow_root = True\nc.NotebookApp.notebook_dir='/home/$USER_ID/decs_jupyter_lab'" /jupyter_config/jupyter_notebook_config.py
+sed -i "1i c.JupyterApp.config_file_name = 'jupyter_notebook_config.py'\nc.NotebookApp.allow_origin = '*'\nc.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'\nc.NotebookApp.open_browser = False\nc.NotebookApp.allow_remote_access = True\nc.NotebookApp.allow_root = True\nc.NotebookApp.notebook_dir='/home/$USER_ID/decs_jupyter_lab'" /home/$USER_ID/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
+
+# Jupyter Lab 토큰을 랜덤 문자열로 생성하고 저장
+TOKEN=$(tr -dc A-Za-z0-9 </dev/urandom | head -c 10)
+echo "$TOKEN" > /home/$USER_ID/decs_jupyter_lab/jupyter_token.txt
+chmod 600 /home/$USER_ID/decs_jupyter_lab/jupyter_token.txt
+chown $USER_ID:$USER_ID /home/$USER_ID/decs_jupyter_lab/jupyter_token.txt
 
 # jupyter_lab 기동
 echo "trying jupyter lab..."
-nohup /opt/anaconda3/bin/jupyter lab --NotebookApp.token=decs --config=/jupyter_config/jupyter_notebook_config.py >/dev/null 2>&1 &
+nohup /opt/anaconda3/bin/jupyter lab --NotebookApp.token=$TOKEN --config=/home/$USER_ID/.jupyter/jupyter_notebook_config.py >/dev/null 2>&1 &
 echo "jupyter lab listening!"
 
 # ldconfig permission 오류 방지