젯슨 나노 Headless mode

- 본 블로그 글은 https://youtu.be/zsjcSapzUfU 를 참조하였습니다.

- 젯슨 나노 Headless mode setup은 본인과 같이 모니터가 하나이고, 젯슨을 그냥 ssh 프로토콜로 받아와 쓰고싶지, 모니터 2개, 마우스 2개, 키보드 2개로 사용하고 싶지는 않다는 분들을 위한 젯슨나노의 기능이다. 

- 젯슨나노는 내가 원래 쓰던 컴퓨터와 젯슨나노를 연결해서 jupyter lab을 지원하고, 여러 편의 기능등을 제공한다.. 하지만 단점은 CLI 환경이라 jupyter lab 말고는 코드수정이 힘들고, 젯슨나노의 화면을 보기는 힘들다는 것이다.

 

- 그럼 시작해보자.

젯슨 나노에는 5핀 타입의 충전 및 데이터 전송 구멍이 있는데, 이 구멍을 통해 내가 쓰는 데스크탑의 USB 포트에 연결을 해주면 된다. 이 간단한 과정을 끝마쳤다면, 물리적인 설정은 끝났다.

이 과정에서 5핀 타입의 케이블이 충전만 되고, 데이터 전송이 안되는 케이블이 많은데, 신중하게 잘 선택하여, 데이터 전송 케이블 선을 사용할 수 있도록 하자.

위의 흰색선을 통한 컴퓨터에 직접적으로 연결이 가능하다.

 

ㅇ Setup Steps

ssh <username>@192.168.55.1

- username 해당 부분에 ssh 를 넣어 ssh 프로토콜 연결을 실시한다. (젯슨 나노가 아닌 본인의 컴퓨터)

다음과 같이 윈도우 power shell 또는 shell 을 열어, 젯슨 나노에 접속해준다.

 

우리가 setting 하고자 하는 환경을 docker 컨테이너를 통해 Nvidia에서는 제공을 하고 있기 때문에 다음과 같은 명령어를 통해 쉽게 Jupyter lab 또는 실습환경을 들어갈 수 있다.

mkdir -p ~/nvdli-data


# docker 컨테이너 실행을 위한 명령어
sudo docker run --runtime nvidia -it --rm --network host \
    --volume ~/nvdli-data:/nvdli-nano/data \
    --device /dev/video0 \
    nvcr.io/nvidia/dli/dli-nano-ai:<tag>

nvdli-data 폴더 생성

docker 컨테이너 명령어에서 각자의 세팅에 맞게끔 뒤의 <tag> 를 바꿔줘야 하는데, 나와 같은 경우는 USB 카메라를 사용하고, JET PACK 버전이 4.4.0 이므로 v2.0.0-r32.4.3 의 버전을 사용한다. 버전확인은 DLI Getting Started with AI on Jetson Nano | NVIDIA NGC 여기서 확인이 가능하다.  

 

- 추가로 젯슨나노를 실행시킬 때마다 docker 컨테이너를 실행하기 위해 sudo docker ~~~ 를 작성하면, 너무나 손이 아프고, 정신적으로 해로울 거기 때문에, 간단한 명령어로 실행시킬 수 있는 shell scripts 를 작성해보자. 

- 본인의 <tag> = <course_version>-<L4T_version> 에 맞게 수정을 해줘야 한다. 

echo "sudo docker run --runtime nvidia -it --rm --network host \
    --volume ~/nvdli-data:/nvdli-nano/data \
    --device /dev/video0 \
    nvcr.io/nvidia/dli/dli-nano-ai: v2.0.1-r32.6.1" > docker_dli_run.sh
    
    # docker_dli_run.sh 라는 shell scripts 파일을 생성해준다.

 

- 192.168.55.1:8888 그 다음 여기에 접속을 실행시키면 다음과 같은 화면이 나오는 것을 확인 가능하다.

- 처음 세팅된 비밀번호는 본인 jetson nano 비밀번호가 아닌 docker 상의 세팅된 비밀번호 즉, dlinano로 설정되어 있으니 참고하길 바란다.