windows10 で minikubeからkubeflowまで(断念)
minkubeのインストールはこちら
Windows 10 Home で minikube - 十分に発達した科学技術は
kubectlとksonnetをインストールする。
kubectlのインストールおよびセットアップ - Kubernetes
Releases · ksonnet/ksonnet · GitHub
こいつらはwindows用のファイルをダウンロードして、.exeファイルをてきとーな「フォルダに入れ、コントロールパネルのシステム→詳細設定→環境変数でそのフォルダをPathに登録すればOK。Pathを追加したら、コマンドプロンプト等は再起動した方がよい。
よくわからないminikubeが動いてる場合は、以下で停止、再起動する。
$ minikube stop
$ minikube delete
$ minikube start --cpus 4 --memory 8096 --disk-size=40g
$ minikube start --cpus 4 --memory 8096 --disk-size=40g --kubernetes-version v1.14.1
※おそらく--kubernetes-version v1.14.x
を指定しなければ下の手順で死ぬ。
ただし、v1.14.xを指定した場合minikubeとの互換性の問題で、以降kubectl→minikubectlとする必要がある(?)
そしたら以下を実行していく。やり方がおかしいのかかなりメモリが必要で、ノートPCだと無理だった…
kubeflow-ksonnet/user_guide.md at master · katacoda/kubeflow-ksonnet · GitHub
>ks init kubeflow ※(やばい重い
>cd kubeflow
以下サイトでバージョンを確認
Releases · kubeflow/kubeflow · GitHub
例:VERSION=v0.1.2
> ks registry add kubeflow github.com/kubeflow/kubeflow/tree/${VERSION}/kubeflow
> ks pkg install kubeflow/core@${VERSION}
> ks pkg install kubeflow/tf-serving@${VERSION}
> ks pkg install kubeflow/tf-job@${VERSION}
> ks generate core kubeflow-core --name=kubeflow-core
> ks env add nocloud ※クラウドで使わない場合 ※(やばい重い
> ks param set kubeflow-core jupyterNotebookPVCMount /home/jovyan
デプロイ用namespace設定
> set NAMESPACE=kubeflow> minikube kubectl create namespace %NAMESPACE%
> ks env set nocloud --namespace %NAMESPACE%
k8sクラスタに適用 (windowsだとここから進めない…)
> ks apply nocloud -c kubeflow-core
確認用
>ks show nocloud -c kubeflow-core
備考:kubeflowの公式サイトのやり方
※kfctl の windows 用がないので途中で死亡。現状linux動かすしかない?
Kubeflow Deployment with kfctl_k8s_istio | Kubeflow
まずLocal Path Provisioner を入れる。
GitHub - rancher/local-path-provisioner: Use HostPath for persistent local storage with Kubernetes
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/rancher/local-path-provisioner/master/deploy/local-path-storage.yaml
kfctlをダウンロード。
Release v0.7.1 · kubeflow/kubeflow · GitHub
ダウンロードしたら作業フォルダに入れて解凍
$ tar -xvf kfctl_v0.7.1-2-g55f9b2a_darwin.tar.gz
kfctlが出てくるので、PATHに追加するかPATHの通ってるとこに配置しておく。
$ set PATH=$PATH:"<path-to-kfctl>"
次にkubeflowの実装に名前を付ける。kubeflowのconfig用ディレクトリの名前と思えばよい。
$ set KF_NAME=my-kubeflow
ベースディレクトリ等々を設定。
set BASE_DIR=<path to a base directory>
set KF_DIR=%BASE_DIR%\%KF_NAME%
set CONFIG_URI="https://raw.githubusercontent.com/kubeflow/manifests/v0.7-branch/kfdef/kfctl_k8s_istio.0.7.1.yaml"
ディレクトリ作成
$ mkdir -p %KF_DIR%
移動
$ cd %KF_DIR%
Windows 10 Home で minikube
Windows 10 Homeは仮想化できないのかと思ってたけど普通にminikubeを起動できた。
まず、Downloads – Oracle VM VirtualBox からOracle VM VirtualBoxをダウンロードしてインストールする。
https://kubernetes.io/docs/tasks/tools/install-minikube/
からminikubeをダウンロードしてインストールする。
コマンドプロンプトやpowershellで以下のコマンドにより実行。
$ minikube start --vm-driver=virtualbox
GPGPUの選び方
GPUの代替品を選ばないといけないけどよくわからないーということで調べたメモ。
比較すべき性能にかかわる項目としては以下のような感じか
・CUDAコア数(深層学習する場合はTensorコア数も)
・SM数
・メモリ帯域
・浮動小数点計算性能
・使用できるドライババージョン
基本性能に関しては以下のサイトで調べるとよいかも
計算性能は注意が必要で、
Teslaに対しグラフィック用途のGTXやQuadroだと、
コア数等基本性能は全体的にTeslaの古いバージョンに勝っていても、
倍精度浮動小数点だと大きく負けている場合がある。
また、仕様できるCUDAのバージョンはドライバに依存するようなので、指定がある場合は調べておく。
NvidiaドライバとCUDAとcuDNNとTensorflow-gpuとPythonのバージョンの対応 - Qiita
機械的には、Teslaの新しいので冷却ファンがなくなってたりするので注意!
BlenderのキーコンフィグをMaya風に
Blender2.8。
キーコンフィグをMaya風にする設定ファイルを公開している人がいるのでそれを導入してみた方法。
コンフィグダウンロード
(価格に0を入れると無料でダウンロードできる)
インストール手順
Maya 4 Blender Config Installation Instructions - YouTube
ざっくり手順を書くと、
1:ファイルの移動(これはやらなくてもよさそう)
・解凍した直下のpyファイル全部(delete_withoutConfirm.py、fa_なんちゃら.py、msm_from_object.py)を、blender2.8のディレクトリ/2.8/scripts/startupへ
・解凍した直下のconfigディレクトリを/2.8/へ
2:設定の反映
Blenderのアドオンとしてpyファイルを選択して有効化
・fa_makinmenu、fa_quadview
キー入力としてpyファイルを選択
・fa_hotkeys
以上!
vrmファイルをblenderで読みこむ
久々に3Dモデルを作りたいなーと思うけど、できる限り楽したい!
ということでVroidでエクスポートしたファイルをBlenderで編集するのが楽だろうと思い調べてみた。
まあ基本的には以下のサイト見れば解決ですね!
【Vroid】モデル(VRM)をBlenderで読み込む方法|CGメソッド
※追記
VRM_ImporterのアドオンはBlender2.79のものが更新しなくなっているので、
私はBlender2.8をインストールしました(ゴリ押し)。
Blender2.8ではアドオンの設定方法等操作が少し変わっています。
例えばアドオンはEdit→Preferenceになるようです。以下参照
【Blender】Blender2.8でのアドオン追加方法 - ソースに絡まるエスカルゴ