Это приложение Linux под названием AWS Deep Learning Containers, последнюю версию которого можно загрузить как 8699_2.6.0-cpu-py312-ubuntu22.04-sagemaker-v1.48_BOM.tar.gz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и бесплатно запустите онлайн это приложение под названием AWS Deep Learning Containers with OnWorks.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ:
Контейнеры глубокого обучения AWS
ОПИСАНИЕ:
Контейнеры глубокого обучения AWS (DLC) — это набор образов Docker для обучения и обслуживания моделей в TensorFlow, TensorFlow 2, PyTorch и MXNet. Контейнеры глубокого обучения предоставляют оптимизированные среды с библиотеками TensorFlow и MXNet, Nvidia CUDA (для экземпляров GPU) и Intel MKL (для экземпляров CPU) и доступны в реестре Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). Дополнения AWS используются в Amazon SageMaker в качестве средств по умолчанию для ваших заданий SageMaker, таких как обучение, логические выводы, преобразования и т. д. Они также были протестированы для рабочих нагрузок машинного обучения в сервисах Amazon EC2, Amazon ECS и Amazon EKS. Этот проект находится под лицензией Apache-2.0 License. Убедитесь, что у вас есть доступ к учетной записи AWS, т. е. настройте свою среду таким образом, чтобы awscli мог получить доступ к вашей учетной записи либо через пользователя IAM, либо через роль IAM.
Особенности
- Выполнение обучения и выводов в контейнерах глубокого обучения для Amazon EC2 с использованием MXNet, PyTorch, TensorFlow и TensorFlow 2.
- Контейнеры глубокого обучения для Amazon EKS предлагают CPU, GPU
- Контейнеры AWS для глубокого обучения доступны в виде образов Docker в Amazon ECR.
- Каждый образ Docker создан для обучения или получения выводов по конкретной версии платформы глубокого обучения.
- Добавьте артефакты в контекст сборки
- Запускать тесты локально
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/aws-deep-learning-cont.mirror/. Он был размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.