Definieren Sie die Umgebung für Ihr Algorithmus-Skript - Amazon Braket

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Definieren Sie die Umgebung für Ihr Algorithmus-Skript

Amazon Braket unterstützt drei Umgebungen, die durch Container für Ihr Algorithmus-Skript definiert sind:

  • Ein Basiscontainer (der Standard, wenn keiner angegeben image_uri ist)

  • Ein Container mit Tensorflow und PennyLane

  • Ein Container mit und PyTorch PennyLane

Die folgende Tabelle enthält Einzelheiten zu den Containern und den darin enthaltenen Bibliotheken.

Amazon Braket-Behälter
Typ PennyLane mit TensorFlow PennyLane mit PyTorch Pennylane

Basis

292282985366.dkr. ecr.us-east-1.amazonaws.com /:latest amazon-braket-tensorflow-jobs

292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:aktuell amazon-braket-pytorch-jobs

292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:aktuell amazon-braket-base-jobs

Geerbte Bibliotheken

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

  • awscli

  • numpy

  • pandas

  • scipy

Zusätzliche Bibliotheken

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • ipykernel

  • Keras

  • Matplotlib

  • netzwerke

  • Openbabel

  • PennyLane

  • Protobug

  • PSI 4

  • rsa

  • PennyLane-Blitzing-GPU

  • CuQuantum

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • ipy Kernel

  • Keras

  • Matplotlib

  • netzwerke

  • Openbabel

  • PennyLane

  • Protobug

  • PSI 4

  • rsa

  • PennyLane-Blitzing-GPU

  • CuQuantum

  • amazon-braket-default-simulator

  • amazon-braket-pennylane-plugin

  • amazon-braket-schemas

  • amazon-braket-sdk

  • awscli

  • boto3

  • ipy Kernel

  • Matplotlib

  • netzwerke

  • numpy

  • Openbabel

  • pandas

  • PennyLane

  • Protobug

  • PSI 4

  • rsa

  • scipy

Sie können die Open-Source-Container-Definitionen unter aws/ einsehen und darauf zugreifen. amazon-braket-containers Wählen Sie den Container, der am besten zu Ihrem Anwendungsfall passt. Der Container muss sich in dem befinden, AWS-Region von dem aus Sie Ihren Hybrid-Job aufrufen. Sie geben das Container-Image an, wenn Sie einen Hybrid-Job erstellen, indem Sie Ihrem create(…​) Aufruf im Hybrid-Job-Skript eines der folgenden drei Argumente hinzufügen. Sie können zur Laufzeit zusätzliche Abhängigkeiten in den Container Ihrer Wahl installieren (auf Kosten des Starts oder der Laufzeit), weil Amazon Braket-Container verfügen über eine Internetverbindung. Das folgende Beispiel bezieht sich auf die Region us-west-2.

  • Basisimage image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:1.0-cpu-py39-ubuntu22.04" amazon-braket-base-jobs

  • Tensorflow-Bild image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-east-1.amazonaws.com /:2.11.0-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04" amazon-braket-tensorflow-jobs

  • PyTorch bild image_uri="292282985366.dkr. ecr.us-west-2.amazonaws.com /:1.13.1-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04" amazon-braket-pytorch-jobs

image-urisSie können auch mit der Funktion in der retrieve_image() Amazon Braket SDK. Das folgende Beispiel zeigt, wie sie aus dem AWS-Region US-West-2 abgerufen werden können.

from braket.jobs.image_uris import retrieve_image, Framework

image_uri_base = retrieve_image(Framework.BASE, "us-west-2")
image_uri_tf = retrieve_image(Framework.PL_TENSORFLOW, "us-west-2")
image_uri_pytorch = retrieve_image(Framework.PL_PYTORCH, "us-west-2")