[MLflow] Docker를 이용한 MLflow 환경 설정

5주차 부캠에서는 MLflow와 Docker에 대해 배웠다.
두개 모두 처음 배워보는 것이라 매우 재밌었지만 오류들로 인해 4일동안 고통을 받았었다🤣
그리고 오늘 새벽 드디어 모든 오류를 끝내고 성공했기에 삽질 정리라는 컨텐츠로 핵심 포인트만 글로 작성해보려고 한다!

🌳 인트로

스페셜 미션 중에 도커를 이용하여 개인의 Local에 MLflow 환경을 설정하는 것이 있었다. 그전에 도커 설치나 이미지 만들기 하는 것, pip로 MLflow을 설치해서 실행해보는 것은 오타를 내지 않거나 서버를 열어두고 실행해야는데 그것을 모르고 했던 것을 제외하고는 큰 문제는 없었다. (물론 여기에서도 팀원분들의 도움을 많이 받았다) 하지만 윈도우로 인해 큰 문제가 생겼다..

❗ 에러 발생 및 해결 과정

1) 윈도우 경로 문제

• C에서 잘려나간 User 경로로 인해 발생한 에러 => wsl2, Window Terminal, Ubuntu 설치

2) wsl2 오류

• wsl2이 제대로 작동을 하지 않아 Desktop으로 연결을 하지 못 함
  (이 사진처럼 경로가 잡히지 않음)
  => wsl2 재실행 및 Ubuntu 재설치

3) Ubuntu로 실행하였지만 docker: error response from daemon: invalid volume specification: 에러 발생

• 가상환경의 꼬임으로 인한 에러
  => 리눅스 환경에서 새로운 가상환경 생성

⭕ 성공 인증샷

🙆‍♀️ 느낀 점

처음에 조금 더 자세히 알아봤으면 삽질하는 시간의 1/2은 줄어들지 않았을까라는 생각이 든다. 하지만 이번 기회를 통해 끝까지 해내면 되긴 된다라는 것을 느낄 수 있었다. 그리고 개발자가 되면 삽질하다가 성공했을 때의 짜릿한 기분을 매일 느끼겠구나 나쁘지 않다라는걸 느껴버렸다. (위험한거 같은데) 얼른 또 Product Serving 강의를 들어보고 싶다!

틀리거나 어색한 부분이 있을 시에 댓글 혹은 메일로 알려주시면 감사하겠습니다 🙋‍♀️