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Deep Learning Instance作成

Deep Learning Instanceを使用するには、まずインスタンスを作成する必要があります。

deeplearninginstance_guide_ja_01_20211013.png

Deep Learning Instance作成ボタンをクリックするとMachine Learning > Deep Learning Instance > インスタンス作成に移動します。

Deep Learning Instanceでは次のバージョンのソフトウェアが提供されます。

Version Deep Learning Framework NVIDIA CUDA NVIDIA cuDNN OS
v5.0.0 TensorFlow 2.16 12.3 8.9 Ubuntu 22.04
PyTorch 2.4 12.4 9.1 Ubuntu 22.04
v4.0.1 TensorFlow 2.16 12.3 8.9 Ubuntu 22.04
PyTorch 2.2 12.1 8.9 Ubuntu 22.04
v3.1.1 TensorFlow 2.12.1 11.8 8.6 Ubuntu 22.04
PyTorch 2.0.1 11.8 8.7 Ubuntu 22.04

このソフトウェアにはNVIDIA Corporationで
提供したソースコードが含まれています。 License


Deep Learning InstanceはMiniforgeをPythonパッケージマネージャーとして使用し、conda forgeをパッケージリポジトリとして利用しています。 AnacondaやMinicondaをPythonパッケージマネージャとして使用してAnacondaのリポジトリを利用したい場合は、Anacondaのライセンスポリシーを確認してから使用してください。


deeplearninginstance_guide_ja_02_20211013.png

設定を完了した後にインスタンスを作成します。インスタンス作成の詳細についてはInstance概要を参照してください。

インストールされた開発環境の確認

condaコマンドを使用してMinicondaにインストールされた開発環境を確認します。

$ conda info --envs
# conda environments:
#
                         /opt/intel/oneapi/intelpython/latest
                         /opt/intel/oneapi/intelpython/latest/envs/2021.4.0
base                  *  /root/miniconda3
pt_py38                  /root/miniconda3/envs/pt_py38
tf2_py38                 /root/miniconda3/envs/tf2_py38

[参考]

詳細な使用方法についてはMiniconda文書を参考してください。

TensorFlowの使い方

まずTensorFlow環境を有効にします。

(base) root@b64e6a035884:~# conda activate tf2_py38
(tf2_py38) root@b64e6a035884:~#

次のようにTensorFlowトレーニングをテストします。

$ cd ~/
$ git clone https://github.com/tensorflow/models.git
$ cd models
$ git checkout tags/v2.4.0
$ git status
HEAD detached at v2.4.0
nothing to commit, working tree clean

$ mkdir $HOME/models/model
$ mkdir $HOME/models/dataset
$ vim train.sh
#!/bin/bash


export PYTHONPATH=$HOME/models
export NCCL_DEBUG=INFO
MODEL_DIR=$HOME/models/model
DATA_DIR=$HOME/models/dataset
# 1つ以上のGPUを使用する時に設定
NUM_GPUS=1 # 例) NUM_GPUS=2

python $HOME/models/official/vision/image_classification/mnist_main.py \
  --model_dir=$MODEL_DIR \
  --data_dir=$DATA_DIR \
  --train_epochs=2 \
  --distribution_strategy=mirrored \ # 1つ以上のGPUを使用する時に設定
  --num_gpus=$NUM_GPUS \ # 1つ以上のGPUを使用する時に設定
  --download

$ chmod +x train.sh
$ ./train.sh

[参考]

詳細な使用方法についてはTensorFlowチュートリアルを参照してください。

PyTorchの使い方

まずPyTorch環境を有効にします。

(tf2_py38) root@b64e6a035884:~# conda deactivate
(base) root@b64e6a035884:~# conda activate pt_py38
(pt_py38) root@b64e6a035884:~#

次のようにPyTorchトレーニングをテストします。

$ cd ~/
$ git clone https://github.com/pytorch/examples.git
$ cd examples/mnist
$ python main.py --epochs 1

[参考]

詳細な使用方法についてはPyTorchチュートリアルを参照してください。

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