Linux Mint 22 설치 후 환경 구성

Linux Mint 22는 사용자 친화적인 인터페이스와 안정적인 성능으로 잘 알려진 운영체제입니다. 이 글에서는 Linux Mint 22를 설치한 후 개발 및 생산성 환경을 구축하기 위해 필요한 기본 설정과 소프트웨어 설치 방법을 단계별로 정리하였습니다.

전체 내용:

  1. 기본 환경 설정:
    • vi 편집기의 설정 및 커스터마이징 방법.
    • 개발 작업에서 자주 사용하는 텍스트 편집기 최적화.
  2. NVIDIA 드라이버 설치:
    • Linux Mint에서 NVIDIA 그래픽 드라이버를 설치하고 CUDA와 같은 GPU 가속 워크플로를 위한 준비.
  3. Chrome 설치:
    • 웹브라우저로 Chrome을 apt repository를 이용하여 설치(향후 업그레이드가 용이하게 하기 위해).
  4. Docker 및 Docker Compose 설치:
    • 컨테이너화된 애플리케이션 개발 및 관리를 위한 Docker 설치 방법.
    • Docker Compose를 활용하여 다중 컨테이너 애플리케이션을 설정하는 방법.
  5. Nvidia Docker 설치:
    • GPU를 이용한 머신러닝 학습 시스템 구현을 쉽게 하기 위해 Nvidia Docker 설치.
  6. Visual Studio Code 설치:
    • 인기 있는 코드 편집기 VS Code를 설치하고 플러그인을 설정하는 방법.
    • 프로그래밍 및 프로젝트 관리 환경 구성.
  7. Miniconda 설치:
    • Localhost에서 Python 개발 및 실행환경 구성을 위해 설치.
  8. VirtualBox 설치:
    • Linux Mint 22에 VirtualBox를 설치하는 과정.
    • 가상 머신을 활용하여 다양한 환경에서 작업하는 방법.

* 기본 환경 설정

* 추가로 필요한 기본 라이브러리 설치
				
					user:~$ sudo apt install -y apt-transport-https git openssh-server software-properties-common ca-certificates curl wget gnupg2 vim git
				
			
* vi 편집기를 편하게 쓰기위한 초기 설정. 모든 사용자를 위해 /etc/vim/vimrc를 편집.
				
					# change to root
user:~$ sudo su -

# vi setting
root:~$ cat > /etc/vim/vimrc << EOF
set number
set tabstop=4
set shiftwidth=4
set showmatch
set title
set hlsearch
set fileencodings=utf-8,euc-kr
set ruler
set title
set statusline=\ %<%l:%v\ [%P]%=%a\ %h%m%r\ %F
set laststatus=2

syntax on
EOF

				
			

* NVIDIA 드라이버 설치

* 드라이버 리스트 확인후 필요한 버젼에 드라이버 설치하면 됩니다.
				
					# Check driver list
user:~$ ubuntu-drivers devices

# Install driver
user:~$ sudo apt install -y nvidia-driver-550-server
				
			

* Chrome 설치

1. Public Key를 다운로드 받아 저장합니다.
				
					user:~$ wget -q -O - https://dl.google.com/linux/linux_signing_key.pub | sudo gpg --dearmour -o /usr/share/keyrings/google_linux_signing_key.gpg
				
			
2. Repository를 등록하고 설치 가능 목록 리스트를 업데이트 합니다.
				
					# Register the repository information in the /etc/apt/source.list.d directory
user:~$ sudo sh -c 'echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/google_linux_signing_key.gpg] http://dl.google.com/linux/chrome/deb/ stable main" > /etc/apt/sources.list.d/google-chrome.list'

# Update list
user:~$ sudo apt update
				
			
3. Chrome 설치.
				
					user:~$ sudo apt install -y google-chrome-stable
				
			

* Docker 설치

1. Public Key를 다운로드 받아 저장합니다.
				
					user:~$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
				
			
2. Repository를 등록하고 설치 가능 목록 리스트를 업데이트 합니다.
				
					# Register the repository information in the /etc/apt/source.list.d directory
user:~$ echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu jammy stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

# Update list
user:~$ sudo apt update
				
			
3. Docker 와 Docker Compose 설치.
				
					user:~$ sudo apt-get -y install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
				
			
4. 현재 사용자가 docker 명령을 실행하려면 docker group에 추가 해야 합니다.
				
					user:~$ sudo usermod -aG docker $USER
				
			

* Nvidia Docker 설치

1. Public Key를 다운로드 받아 저장합니다.
				
					user:~$ curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
				
			
2. Repository를 등록하고 설치 가능 목록 리스트를 업데이트 합니다.
				
					# Register the repository information in the /etc/apt/source.list.d directory
user:~$ distribution=ubuntu22.04 \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

# update list
user:~$ sudo apt update
				
			
3. Nvidia Container Toolkit 패키지 설치.
				
					# Install nvidia container toolkit package
user:~$ sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
				
			
4. Container 기본 실행환경 설정 생성
				
					# Configure the container runtime
user:~$ sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
user:~$ sudo systemctl restart docker

# Configure the container runtime "containerd"
user:~$ sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=containerd
user:~$ sudo systemctl restart containerd
				
			
5. Docker의 실행환경을 Nvidia로 수정. 만약 용량등에 문제로 다른 볼륨에 Docker 및 Container를 저장하고 싶다면 “data-root” 설정을 추가 하면 됩니다. 도커의 기본 경로인 “/var/lib/docker”를 다른 경로로 이동할수 있습니다.
				
					# Change runtime
user:~$ sudo vi /etc/docker/daemon.json
{
    "default-runtime": "nvidia",
    "data-root": "/path/to/location",
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "args": [],
            "path": "nvidia-container-runtime"
        }
    }
}

# Restart docker
user:~$ sudo systemctl daemon-reload
user:~$ sudo service docker restart

# Check docker root path
user:~$ docker info | grep Root
				
			

* Visual Studio Code 설치

1. Public Key를 다운로드 받아 저장합니다.
				
					user:~$ curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > microsoft.gpg
user:~$ sudo install -o root -g root -m 644 microsoft.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/
				
			
2. Repository를 등록하고 설치 가능 목록 리스트를 업데이트 합니다.
				
					# Register the repository information in the /etc/apt/source.list.d directory
user:~$ sudo sh -c 'echo "deb [arch=amd64] https://packages.microsoft.com/repos/vscode stable main" > /etc/apt/sources.list.d/vscode.list'

# Update list
user:~$ sudo apt update
				
			
3. visual studio code 설치.
				
					user:~$ sudo apt install -y code
				
			

* Miniconda 설치

1. 설치프로그램을 다운로드받아 실행권한을 부여 합니다.
				
					# Download
user:~$ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# Add execution permission
user:~$ chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

				
			
2. 설치프로그램 실행. licence 동의, 설치 경로 지정을 하면 설치가 진행 됩니다. 설치 마지막에 물어보는 shell에 conda를 초기화 하겠냐는 질문에 “yes”라고 하는 것이 사용할때 편합니다.
				
					# Run for install
user:~$ ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# The last question
You can undo this by running `conda init --reverse $SHELL`? [yes|no]
[no] >>> yes <-- recommend
				
			
3. conda 초기화 “yes”한 경우 conda가 자동으로 activate 됩니다. 이것은 조금 불편할수 있습니다. 자동 activate는 끄고 필요시 active하는 방법은 아래와 같습니다.
				
					# Reconnect shell
user:~$ exit # try logout and login

# Auto active off
(base) user:~$ conda config --set auto_activate_base false
(base) user:~$ exit # try logout and login

# Control conda env
user:~$ conda env list # Listing envs
user:~$ conda activate base # Activating conda env
(base) user:~$ conda deactivate # Deactivating conda env
user:~$ 
				
			

* Virtualbox 설치

아래 방법으로 virtualbox repository를 등록해서 7.1을 설치하면 스넵샷을 찍고나서 virtualbox를 실행하면 오류가 발생합니다. 그래서 추천하는 방법은 아래 방법을 사용하지 말고, Linux Mint 22 repository에 기본으로 있는 virtualbox 7.0을 설치하여 사용하는 것을 추천합니다.(글을 쓰는 시점 기준. 이후에는 오류가 수정될 수 있어서 내용은 그대로 남겨 둡니다)
				
					user:~$ sudo apt install -y virtualbox virtualbox-dkms virtualbox-ext-pack virtualbox-guest-additions-iso
				
			
1. Oracle public key를 다운로드 받아 저장합니다.
				
					user:~$ wget -O- https://www.virtualbox.org/download/oracle_vbox_2016.asc | sudo gpg --yes --output /usr/share/keyrings/oracle-virtualbox-2016.gpg --dearmor
				
			
2. Virtualbox repository를 등록하고 설치 가능 목록 리스트를 업데이트 합니다.
				
					# Register the repository information in the /etc/apt/source.list.d directory
user:~$ echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/oracle-virtualbox-2016.gpg] https://download.virtualbox.org/virtualbox/debian noble contrib" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/virtualbox.list

# Update list
user:~$ sudo apt update
				
			
3. Virtualbox 7.x 버젼을 설치.
				
					user:~$ sudo apt install virtualbox-7.1
				
			

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