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         ```
 
 6. 도커(Docker) 설치 및 cuda 지원 이미지 빌드
+    * Docker 설치: Docker installation script 를 이용하여 빠르게 설치할 수 있음.
+        ```
+        $ sudo -s
+        # cd /opt
+        # curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
+        # sh get-docker.sh
+        ```
 
+    * cuda + cudnn 지원 이미지 빌드
+        1. 본 설치 작업을 위해 작성한 [Dockerfile](https://git.catswords.net/gnh1201/Open-Llama/src/branch/main/Dockerfile) 및 [docker-compose.yml](https://git.catswords.net/gnh1201/Open-Llama/src/branch/main/docker-compose.yml) 확인
+        2. 이미지 빌드: docker compose up --build
+        3. CUDA 환영 메시지가 보이면 (CTRL + C) 키 눌러서 콘솔 빠져 나옴
+
+    * 컨테이너 실행 및 접속
+       1. 컨테이너 실행: docker compose up -d
+       2. 컨테이너 접속: docker exec -it open-llama-container bash
 
 7. 선행학습(pretrain) 진행
 
-   참고: 그래픽 카드 수에 따라 `--num_processes` 값 조정하여야 함.
+   컨테이너에 접속한 뒤 다음과 같이 선행학습 명령 수행. 참고: 그래픽 카드 수에 따라 `--num_processes` 값 조정하여야 함.
 
    ```
    $ accelerate launch --num_processes=1 --config_file configs/accelerate_configs/ds_stage1.yaml train_lm.py --train_config configs/pretrain_config.yaml --model_config configs/model_configs/7B.json