[딥러닝] FloydHub 플랫폼에서 Tensorflow, Keras 학습하기

비용정책? 무료인데 이정도면 괜찮네~!
무료범위 : 단일 프로젝트, 단일 데이터셋, 1개의 Job, 10G스토리지, 약 120시간의 러닝타임, 퍼블릭 제한
(이메일로만 계정 확인을 하는 점을 생각하면, 여러 ID로 돌릴수가 있다)
성능 : 14Mid 13′ 맥북 프로를 사용하고 있는데 비교시 이보다 빠르지는 않지만, 충분히 비슷한 정도이다.

시작해보기

1. 회원가입 (가입시 응용하기 진짜 괜찮은 두개의 예제 프로젝트를 준다)

2. 

$ pip install -U floyd-cli
$ floyd login -u 본인의ID // 비밀번호 입력하고 로그인 해줌 

$ mkdir 프로젝트이름
$ cd 프로젝트이름
$ floyd init 프로젝트이름

3. 아래와 같은 창이 뜬다. 
 퍼블릭으로 생성하고 콘솔에서도 엔터를 쳐주자.

4. 데이터셋 추가하기
메뉴에서 Dataset -> Create a New Dataset

데이터셋 공간이 생성되었다.
이제 데이터를 서버에 올려줘야하는데, 나의 경우 아래와 같은 경로로 데이터셋을 만들어주었다.

콘솔에서 아래 명령어를 실행하여 데이터를 올린다.

floyd data init htrucci/helloworld-dataset  // 계정명/데이터셋이름
floyd data upload 

데이터가 올라갔어!

5. 이제 생성된 데이터셋을 포함한 프로젝트를 실행시켜주어야 하는데,
https://www.floydhub.com/welcome 에 접속해서 Run탭으로 가면 아래화면을 볼 수 있다.

무료이기 때문에 CPU밖에 못쓰고, 모드와 엔진 환경을 선택해주고,
아래 데이터셋에 위에서 만들었던 데이터셋 경로를 적어준다.
그러면 명령어를 자동으로 생성해주는데 그 의미는 아래와 같다.

floyd run --mode jupyter --data htrucci/datasets/helloworld-dataset:data --message "helloworld"

// --data htrucci/datasets/helloworld-dataset:data
// htrucci/datasets/helloworld-dataset 데이터셋을 data라는 경로로 마운트해줘

6.  다시 프로젝트 폴더로 돌아가, init 과정 후 위에서 복사한 명령어를 실행해주면,,,

7.  주피터 노트북이 실행되었다! 데이터도 있다!
 소스파일을 업로드하거나 생성하여 학습을 시켜보자~!