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Deep Learning Instance 생성

Deep Learning Instance를 사용하려면 먼저 인스턴스를 생성해야 합니다.

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Deep Learning Instance 생성 버튼을 클릭하면 Machine Learning > Deep Learning Instance > 인스턴스 생성으로 이동합니다.

Deep Learning Instance에서는 다음과 같은 버전의 소프트웨어가 제공됩니다.

Version Deep Learning Framework NVIDIA CUDA NVIDIA cuDNN OS
v4.0.0 TensorFlow 2.16 12.2 8.9 Ubuntu 22.04
PyTorch 2.2 12.1 8.9 Ubuntu 22.04
v3.1.0 TensorFlow 2.12.1 11.8 8.6 Ubuntu 22.04
PyTorch 2.0.1 11.8 8.7 Ubuntu 22.04

NVIDIA cuDNN 이 소프트웨어에는 NVIDIA Corporation에서 제공한 소스 코드가 포함되어 있습니다. License


Deep Learning Instance는 Miniforge를 Python 패키지 관리자로 사용하고, conda forge를 패키지 저장소로 이용하고 있습니다. Anaconda나 Miniconda를 Python 패키지 관리자로 사용하여 Anaconda의 리포지토리를 이용하고자 하는 경우에는 Anaconda의 라이선스 정책을 확인하신 후, 사용하시기 바랍니다.


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설정을 완료한 후 인스턴스를 생성합니다. 인스턴스 생성에 대한 자세한 내용은 Instance 개요를 참고하시기 바랍니다.

설치된 개발 환경 확인

conda 명령어를 사용하여 Miniconda로 설치된 개발 환경을 확인합니다.

$ 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

[참고]

더 자세한 사용법은 Miniconda 문서를 참고하세요.

TensorFlow 사용 방법

먼저 TensorFlow 환경을 활성화합니다.

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

다음과 같이 TensorFlow 훈련을 테스트합니다.

$ 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
# 1개 이상의 GPU를 사용 시 설정
NUM_GPUS=1 # 예) NUM_GPUS=2

python $HOME/models/official/vision/image_classification/mnist_main.py \
  --model_dir=$MODEL_DIR \
  --data_dir=$DATA_DIR \
  --train_epochs=2 \
  --distribution_strategy=mirrored \ # 1개 이상의 GPU를 사용 시 설정
  --num_gpus=$NUM_GPUS \ # 1개 이상의 GPU를 사용 시 설정
  --download

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

[참고]

더 자세한 사용법은 TensorFlow 튜토리얼을 참고하세요.

PyTorch 사용 방법

먼저 PyTorch 환경을 활성화합니다.

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

다음과 같이 PyTorch 훈련을 테스트합니다.

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

[참고]

더 자세한 사용법은 PyTorch 튜토리얼을 참고하세요.

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